Translation of "up on p " to Japanese language:
Examples (External sources, not reviewed)
P ... P ...? | P ...? |
P on the left hand side, P in the 0th position, open P close on the right hand side, open P close in a list on the first position. | リスト化した P が 1番目にあります 構文解析の状態についても 同様にする必要があります |
P. Sher... P. Shirley? | シャー... P. シャーレイ |
P(A) Ʃ p(A B) p(B). | これは教科書に載っている方法で |
And the sentences are P or not P, P and not P, | P Q P Q P Q Q P |
P | P |
p | 上へ |
p. | p. |
P | PM |
P . | P ... |
P ...? | Puppy! |
P. | 専門用語では独立と呼ばれています |
P. | 停めろ |
P... | P... |
RER A! Yes! P p pah! | もっし RER A線でぇ すっ |
P goes to dot open P close. P goes to nothing. | しかしこの場合は表の2番から始めています |
And then p times p squared is p to the third. | これらを簡約して |
We're multiplying in p and 1 p. The 1 p stays. | 同様にここは4が入ります |
P goes to open P close or P goes to nothing. | イプシロンを書いたとしてもよいでしょう |
P or Q or P is equivalent to Q, P implies Q or Q implies P. | そして Food Party Drinks Party Food Drinks Party |
F, L, E, P, T, P L, E, P, F, L, F, L, E, P, T, P, L, F, E, T. | P. T. P |
They are putting P on at that theater. | あの劇場ではPを上演している |
P goes to dot open P close. | 赤点より前にトークンを何個読んでいれば この状態になるのかを考えます |
P of not X3 given A, P X2 given A, P X1 given A times P of A. | これを検証してみると 条件付き独立性を利用することになります |
This should totally remind us up the P goes to open P close rule from before for balanced parentheses. | ほとんど同じ考え方です |
You can actually compute this using total probability where P(Y) equals P(Y_BAR_X) times P(X) plus P(Y_BAR_ X) times (P X). | P Y P Y X P X P Y X P X となります これに数字を当てはめると0 6 0 2と |
P of H given R times P of R over P of H. | P R はここにある通りで昇給の確率は0 01です |
p priority | p priority |
p Block | Pブロック |
p Block | Pブロック |
It's p. | パーセントオフと商品の割引前の値段を掛けると |
P. T. | お前によし |
P. Sherman... | Pシャーマン... |
P. S | 追伸 |
p pituitary. | プ... プロジェリア |
E, F, L, E, P, T P, L, E, P, F, L, F, L, E P, T, P, L, F, E, T, E L, O, P, Z, D, D, E, F, P, O, T, E, C F, L, E, P, T, P, L, E, P F, L, F, L, E, P, T, P, L, F, L, T, M, A, D in U, S, A. | E. F. L. |
And if you want to factor a p out of this, this is going to be equal to p times, if you take p divided p you get a 1, p square divided by p is p. | p掛ける (p p)の1と p 2 pでp p (1 p)で 綺麗な式にまとまりました |
So, how do we model each of these terms, p of X1, p of X2, and so on. | p(x1) p(x2)などを どうモデリングするのでしょうか どうやるかというと |
I knew that P of 1 or 2 conditioned on C is the same as P of 2 conditioned on C and 1. | P 2 C1 1 です この表から分かりますね |
Then plus p times what's 1 minus p squared? | (1 p) 2は 1 2 すなわち1です |
So our variance is p times 1 minus p. | そして 次の段階として |
So P of coin 1 of coming up heads is 0.5 whereas coin 2 is loaded, that is, P of coin 2 coming up heads is 0.9. | 一方でコイン2には偏りがあり 表が出る確率は0 9です それではすぐに計算に移ります |
I'll end up with open open P close close, and then I'll use rule two to get rid of the P. | 次のも同じ処理です1つ目のルールを3回使い |
The first derivative of p is going to be, up here, this was the first derivative of p at 0, right? | ここにある p 0での導関数です いいですか |
All right. E, F, L, E, P, T P, L, E, P, F, L, E L, E, P, T, L, P, E, F, E, T, Z, E, T... | あい行くぞE, F, L, E, P, T . P, L, E, P, F, L, E L, E, P, T, L, P, E, F, E, T, Z, E, T. |