Translation of "spectral distribution" to Japanese language:
Examples (External sources, not reviewed)
| Spectral stars that are like those that make elliptical convolved with say Gaussian distribution of Doppler shifts. | ドップラーシフトのガウス分布で楕円銀河を合成する 楕円銀河を構成している星の速度分散が推測出来る |
| In addition, it's multi spectral. | 想像できるかわかりませんが 我々は |
| Identical in shape, size, spectral content. | 眼が感知する限り 同じです |
| We now talk about spectral clustering. | スペクトラルクラスタリングの基本は |
| Realtime audio processor based on frequency spectral manipulation | 周波数スペクトルの操作をベースとするリアルタイムオーディオ処理 |
| For instance, you see the spectral line of the gold is the only spectral line in the spectrum of the Sun. | 太陽のスペクトル中 唯一の吸収線です この弱い線を使って |
| This is called affinity based clustering or spectral clustering. | 従来とは異なるスペクトラルクラスタリングの データセットを使いもう一度説明しましょう |
| Distribution | ディストリビューション |
| Distribution | Distributioncollection of article headers |
| Distribution | 説明 |
| Spectral partitioning, L1 minimization. This comes from the optimization community. | これらは機械学習にも応用されています |
| Distribution Lists | 配布リスト |
| Distribution List | 配布リスト |
| T distribution. | ここに T 表があります |
| T distribution. | 9 自由度の T 分布です |
| T distribution. | だから 95 チャンスで |
| The fundamental idea of spectral clustering is to cluster by affinity. | 類似性によるクラスタリングです 重要性を理解するために 直感で答えられる単純な問題を出しましょう |
| So spectral clustering gets annotation of affinity to make clustering happen. | 簡単な例を見てみましょう |
| This is a normal distribution, here's a cumulative distribution. | 配布 ちょうどそうあなたの直感を得る |
| Choose Your Distribution | ディストリビューションを選択 |
| Select Distribution List | 配布リストを選択arguments are host name, datetime |
| New Distribution List | 新しい配布リスト |
| Configure Distribution Lists | 配布リストを設定 |
| The distribution shows. | 日本語の分布は全く異なっていて |
| So let me look at the simple example for spectral clustering that would also work for K means or EM, but they'll be useful to illustrate spectral clustering. | k means法やEM法にも応用できますが スペクトラルクラスタリングの 説明にも役立ちます ここに9つのデータ点があるとします |
| The distribution of the absolute least information is the uniform distribution. | 偏りなどは一切なく多数の動作を 実行した結果がそうなるのです |
| And it turns out once again that spectral sensitivity is very important here. | 重要性がここで 再び浮上しました 全ての例の中で 思うに |
| So in summary, spectral clustering builds an affinity matrix of the data points. | 固有ベクトルを大きい固有値に求めて |
| What a bizarre distribution. | それでは 本当に不当な分け方であろう |
| on parchment for distribution, | 巻かれていない羊皮紙に |
| 0 density, 1 distribution | 0 密度, 1 分布 |
| Mean of the distribution | 分布の平均 |
| Distribution alternatives system manager | Name |
| The distribution upgrade completed | Name |
| Here's our distribution again. | これは正しい色になるかどうかに関する因数です |
| What's the distribution like? | 指数の面で数が増えてもほとんど変わりません |
| look at income distribution. | これは世界の人の所得の分布です |
| That's a uniform distribution. Red Truck is showing this nice normal distribution. | Hobnobは正に歪んで skew いて Four Playは負に歪んでいます |
| One is the phong reflection model, which gives us a spectral highlight, shiny spot. | もう1つがピクセルごとに色の補間を行う このフォンシェーディングです |
| Cisco CDM Content Distribution Manager | Stencils |
| Dispersion of the normal distribution | 正規分布の分散 |
| Linear middle of the distribution | 分布の算術平均 |
| Standard deviation of the distribution | 分布の標準偏差 |
| A distribution upgrade is available | Name |
| T distribution right over here. | だから T 分布は 通常に |
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