Translation of "tumor regression" to Japanese language:
Examples (External sources, not reviewed)
| If someone discovers a breast tumor, a lump in their breast, a malignant tumor is a tumor that is harmful and dangerous and a benign tumor is a tumor that is harmless. | 有害で危険な腫瘍で 良性の腫瘍は無害な腫瘍です もちろん これは人々が大いに気にすることです データセットを集めたとして 仮に |
| So here's a tumor. | この腫瘍の縁がわかりますか? |
| The tumor in your leg is not consistent with a benign tumor. | 良性のものではないようです ぼくの足はぴたっと止まりました |
| linear regression. | 元通りの線形回帰の目的関数に戻します |
| logistic regression. | y 1の時と |
| logistic regression. | それは前回はマイナスの符号を |
| Tom had a brain tumor. | トムには脳腫瘍があった |
| You don't have a tumor. | あなたは潰瘍なんかできてないわよ |
| Regression testing output | 回帰テストの出力 |
| Regression Testing Status | 回帰テストの状態 |
| Regression is continuous. | 気温は66 5度 という予想などです |
| So 0 may denote the benign tumor and 1 positive class may denote a malignant tumor. | 良性の腫瘍を表し 1つまり陽性は 悪性の腫瘍を表すなど 2つのクラスを割り振る |
| Regression tester for kate | Kate のための回帰テスター |
| KHTML Regression Testing Utility | KHTML 回帰テストユーティリティ |
| Regression tester for khtml | khtml のための回帰テスター |
| So, that's linear regression. | ビデオでは このモデルをどのように実装していくかをお話します |
| logistic regression with a | 適用していく というのが考えられる |
| We think the entire tumor is out. | 数日後に患者は帰宅しますが |
| Can you tell where the tumor is? | 私のときはわかりませんでした |
| Uniformity of cell size of the tumor. | 均一性 などです 他の特徴も使います そして |
| In this case, a one centimeter tumor. | そして このケースは |
| Probably a 24hour tumor. They're going around. | もしかすると急性の潰瘍が出来ているのかもしれない |
| And what's new is doing multiple regression analysis, asking for standardized regression coefficients. | そうコメントにもある 回帰分析をやって |
| Now that we're in regression I want to present this with respect to the unstandardized regression coefficient, B, in the regression equation. | これを示したいと思います 帰無仮説はXとYの関係の傾きがゼロという事です |
| linear regression for classification problems. | ここに もう一つ |
| The unstandardized regression coefficient, B. | そして係数の標準誤差 |
| That is the regression constant. | 最初の予測変数の傾きです だからそれらの他の場所で推計している分を差し引かないと |
| Today, we'll see how multiple regression, multiple regression works where we have multiple predictors. | 重回帰は予測変数が複数の時に使えます それはもうちょっと複雑になります 解釈の点でも 係数のラッシュの点でも |
| Let's say we're using the tumor classification example. | 特徴ベクトル X が |
| Maybe even find a tumor, in some cases. | こともあるかもしれません そこでこの可愛らしい子の出番です |
| Maybe even find a tumor, in some cases. | あるかもしれません ここでかわいい子供が登場です |
| Tumor cells can travel through the blood vessels. | 組織に高速道路があればあるほど |
| At first we've covered multiple regression analysis sort of conceptually, and how to interpret regression coefficients when there are multiple predictors in our regression equation. | そこで回帰方程式に複数の回帰係数がある時に それをどう解釈するかを学んだ そして行列の代数について見ていき 一つの方程式で複数の予測変数の回帰係数を一度に |
| That regression, or that regression equation, we could run it in R, and get the regression equation. We'll, we'll do that in, in lecture nine. | それはレクチャー9でやります それがモデル それが私がモデルと言った時に |
| GUI for the khtml regression tester | khtml 回帰テスターの GUI |
| Let's start talking about logistic regression. | このビデオでは |
| This is the concept of regression. | つまり平均への回帰です |
| That is regression to the mean. | ある人があることについて例外的だとします |
| So, here's our linear regression algorithm. | 最初の方のこの項は |
| light of logistic regression, the Support | このコスト関数を最小化する |
| linear regression isn't a good idea . | 次のビデオでは |
| So remember in simple regression, the standardized regression coefficient was the same as the correlation coefficient. | 一致しました いまやそうでは無い 何故ならこれは 出版数と性別を考慮に入れた上での |
| logistic regression and we're seeing what the mathematical formula is defining the hypothesis for logistic regression. | ロジスティック回帰の仮説が 定義されるかを見ている 次のビデオでは |
| What about the nerve that's going into this tumor? | 白い部分は見やすいですが |
| That's the poetic name for brain tumor, isn't it? | どんな治療をしてる? |
Related searches : Multivariate Regression - Regression Equation - Logit Regression - Pooled Regression - Probit Regression - Simple Regression - Statistical Regression - Regression Analysis - Regression Coefficient - Rectilinear Regression - Curvilinear Regression - Regression Curve
