Translation of "ターゲットグループのセグメンテーション" to English language:


  Dictionary Japanese-English

ターゲットグループのセグメンテーション - 翻訳 :

  Examples (External sources, not reviewed)

一つはマーケットのセグメンテーション
Early in this class I had already mentioned a few applications.
最適セグメンテーションは
That is, here's one thing we can say.
定義により最適のセグメンテーションS は
Let's build a probabilistic word model of segmentation.
可能なセグメンテーションの確率のすべてを
We clearly don't want to have to enumerate them all.
ターゲット設定したメッセージを ターゲットグループに送ることでした Mercy Corpsのプロジェクトで
A good example of how FrontlineSMS is being used to help send targeted messages and communicate with targeted groups was during the reconstruction efforts after the Asian Tsunami where a project being run by Mercy Corps was looking to have conversations and send specific information to a different number of groups.
これは now is the time を導く セグメンテーションです
But it turns out that this row here is at least 1,000 times better than any of the other segmentations.
残りの語の最適セグメンテーションは 第1語に依存しないので
And notice that this is independent.
ここで得られるセグメンテーションは 99 正確なものになります
So this model, simplified though it is, coming up with this naive Bayes assumption, gets this one right, and it does about 99 of the segmentations accurately.
n個の文字の場合可能なセグメンテーションは いくつあるでしょう
And let's answer that not just for 12 characters, but for n characters in general.
文字列を第1語と残りの語に区切る すべてのセグメンテーションのargmaxで 第1語の確率と残りの語の 最適セグメンテーションの確率の積です ここは独立しています
We can say that the best segmentation is equal to the argmax over all possible segmentations of the string into a first word and the rest of the words of the probability of that first word times the probability of the best segmentation of the rest of the words.
insignificantの確率を得ることができ 正しいセグメンテーションが得られるのです
So if we had a Markov model where the probability of insignificant depended on the probability of small, then we could catch that, and we could get this segmentation correct.
このnowのセグメンテーションは他より 少なくとも1 000倍高い確率になります
Again, that depends on exactly what type of smoothing you choose to do.
残りの語の最適セグメンテーションに 第1語の確率を掛けた値はこの列で表します 第1語がnのセグメンテーションは およそ10の 19乗になり noの場合は10の 13乗になります
Then if we take the rest and multiply out this whole term, the best segmentation of the rest times the probability of the first that comes from this column, then that column will give us about 10 to 19 for the segmentation that starts with n, 10 to 13 for the one that starts with no, 10 t the 10 for the one that starts with now, and 10 to 18 for the one starts with nowi.
ともによいセグメンテーションと言えるでしょう 次にこの文字列を試すと
In this case, it just seems somewhat like bad luck that that was the right answer, but both segmentations seem like good segmentations.
知りたい情報をもとに 適切なターゲットグループに 適切な情報をショートメールで送ることができました
Using FrontlineSMS and using the grouping facility and functionality within the software they were able to put people into multiple groups depending on what information they wanted to receive and then they could target those people with an SMS providing them with that market price, or that weather report or whatever the information might be.
最適セグメンテーションは同時確率を 最大化するものと近似的に等しいとして
Now this is going to be a little unwieldy to deal with, so we can make an approximation.
例えば30文字があれば 可能なセグメンテーションは10億通りにもなります
Now, 2 n is a lot.
可能なセグメンテーションはいくつありますか 単語に分解する方法は何通りでしょう
For a given string say we have this string with 12 characters how many possible segmentations are there?
セグメンテーションの同時確率を 最大化するものに等しくなります ここでテキストを単語1から単語nまでの 語系列に区切り
By definition, the best segmentation, which we'll call S , is equal to the one which maximizes the joint probability of the segmentation.
同時確率を最大化する セグメンテーションを見つけます 同時確率の定義により これは前の単語がすべて与えられた時の
So we're going to segment the text into a sequence of words word 1 through word n and find that segmentation into words that maximize the joint probability.
14. GDライブラリをリンクしてPHPを構築すると コンパイルエラーが発生したり 実行時にセグメンテーション違反になってしまいます
Either you look at config.nice file, in the source tree of your current PHP installation or, if this is not available, you simply run a
これもとても重要なんです 水平的なセグメンテーション の重要さに気づかせてくれたこと どうして大切なのでしょう
Number two thing that Howard did is he made us realize it's another very critical point he made us realize the importance of what he likes to call horizontal segmentation.
このプログラムから得た答えより よいセグメンテーションのようです さてより高い確率で正解を得るためには 何をすればよいでしょう
Here it seems like it really has erred that small and insignificant seems like a much better segmentation than the one my program came up with.
シェークスピア以外からも広く集めました そこから最適セグメンテーションを見つける テストを実行します この文字列を試すとプログラムから base rate sought to が得られます
Here I've trained it on a corpus of 4 billion words not just the Shakespeare corpus but a larger corpus, and then I give it some test cases to try to find the best segmentation.
海の底のクジラの腹の中
Why, inside the whale at the bottom of the sea.
K Meansのループの中の2つのステップの内
So, let me tell you what those things mean. The first of the two steps in the
男の子 女の子のための財布のためのバックパック
Backpacks for boys, purses for girls.
密造酒の水の梁の首輪 彼女の鞭 コオロギの骨の ラッシュ フィルムの
The cover, of the wings of grasshoppers The traces, of the smallest spider's web
見るもの 聞くもの かぐものは この世の前の世の幻
Isn't what I see, hear, and smell... just the mirage of a world before the world?
貧しく無力のすべての弾圧... ...別のスキンのものの 女性の
All the oppression of the poor and the powerless... of women.
赤毛のリーグのこの謎の良い取引のためのアシスタントカウント
I have known something of him before.
このa3も そのレイヤーのアクティベーションの値の ベクトルだ
1 is the vector of ones and A3 is again the activation the vector of activation values for that layer.
このアクションのためのコマンドのリスト
List of commands for this action
この1 この欄のものは
The 4 is in the ones place.
トニーの父のものだったの
Oh, yes, same markings, initials, everything.
地球上の神の力の の源
The source of God's power on earth.
俺の昔のルームメイトの
Well, where's Cyril?
私のこの頭の...
Exactly so.
海の 空の 森の
Of the sea the sky the trees and the wind.
この 4分の1 このピンクの4分の1はパイの4分の1です
Let's make it this one let me change the color pink.
その剣の女と 帽子の男の子の知り合いなの
We're friends of the chick with the sword and the kid in the hat.
このデータは私の論文のためのものだ
This data is for my thesis.
セグメント2だ このレクチャーの3つのセグメントのうちの
Welcome back. We're in lecture eight.
その3歳の男の子や女の子の心は
Because you all used to be three years old.
地図の類のとこだ 陰謀の欄の棚の...
Map section. On the conspiracy shelf.

 

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