Translation of "at 1 p m " to Japanese language:


  Examples (External sources, not reviewed)

At... at 6 30 p. m.?
夕方6時半に ホームベースの上で
We know that P of At is P of At given At minus 1 times P of At minus 1 plus P of At given Bt minus 1 times probability of Bt minus 1.
さらにBt ₁の条件下でAtとなる確率に Bt ₁の確率を掛けた値を算出して和を求めます これは新しいものではなく単に全確率の定理や 順方向伝搬の法則を適用しただけです
Ten p. m. pass code.
午後10 00 パスコード
He is supposed to come here at 9 p. m.
彼は午後九時にここへ来る事になっている
We're multiplying in p and 1 p. The 1 p stays.
同様にここは4が入ります
At 3 30 p. m., I stopped by Williams Medical Supply.
Can we just download chart data and trade on each movement?
Don't call me past 11 p. m.
11時過ぎに電話は止めて
So this first term becomes 1 over m minus 1, instead of 1 over m.
つまりの最初の項が 1 mではなくて 1 (m 1)に なる 機械学習では
M U L T I P L Y.
実際にいくつか例題を解き
Test, October 11th, 10 41 p. m. Mark.
テスト 10月11日 午後10時41分確認
I can leave camp... until 10 p. m.
仙崎 10時までなら外出できるんだ
After 1 second, I'm going 1 m s faster so now I'm going 1 m s.
ここでは 1 m s です 2 秒後に何が起こりますか それよりさらに 1 m s 速くなります
At 9 38 p. m. pilot Gordon Forbes is performing a lowlevel simulated assault.
パイロット ゴードン フォーベスで 敵レベルはローでシミュレート
Now, each has exactly the same probability of P for heads x (1 P) x (1 P).
同じ確率のものが3通りあるので これに3を掛けます
P R I A M O S. This morning?
今朝?
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
I started going by at 5 00,and turning them on, 5 00 p. m.
I've got the O2 tanks in the car.
And then there is a p probability of getting 1, plus p times 1.
p 1です 簡単に計算できますね
loan is equal to p over 1 plus i plus p over 1 plus i squared plus p over 1 plus i to the third.
プラス p 以上 1 プラス私は 3 番目に いくつかの時間がある場合は 私はこれを証明することをお勧め
And then p times 1 is just going to be p.
_ とても直感的ですね
And I'll just copy it from p 1 into p 0 .
引数を扱う上で難しい点は
Well, if P was 1, then 1 1 is 2, so with probability P, we get an outcome of 2.
これは2 pですね もし2を選んだ場合は 1 pの確率で2 1 3になるため
You get the pink p plus this p plus p over 1 plus i is equal to I times 1 plus i.
l 1 プラスは時間に等しい 今両側 1 プラス私によって分割します
With probability P, and P is a number between 0 and 1, the action succeeds, and with 1 P we go into reverse.
1 p の確率で逆へ進んでしまいます 例えばこの状態へと東へ進みたい場合
P l a i n M e s s a g e
プ レ ン テ キ ス ト メ ッ セ ジ
Because 1 over m is just a constant.
前に1 mを置いて解こうが置かないで解こうが
2. If you multiply 1 by any number, say m, it always equals m.
同様に 左辺を m で掛算すると 右辺は m になります
So p times 1 minus p, which is a pretty neat, clean formula.
よって 分散はp (1 p)です
Let's make the function over here that takes p but returns 1 p.
それではコードを修正して 返り値が1 pで余事象が生じる確率にしましょう
M, M . . .
まあいいや とにかく あの人 全部失ったんだって
And p 1 is the child parse tree.
子の解析木から最終的な解析木を作っていき
Let's now change p to be 1 3.
まったく同じデータを使って確率を求めてください
Minus that pink p times 1 plus i.
1 プラス私が両方の側を分割する場合は 今 p 以上を取得します
1 p to the 1 Xi. And this is actually quite remarkable.
pのXi乗とここに書いたのは 毎回表が出る度にpを掛けるからです
Since prime numbers have no factors greater than 1, the phi of any prime number, 'p,' is simply p 1.
どんな素数 P でも φ関数の値は P 1 となります φ 7 を計算してみましょう
Approaching the platform at 5,800 m.
プラットホームは 5800メーター
That's 2P, but if we choose 2, the probability 1 P, then 2 1 is 3, so with probability 1 P, we get a 3.
結果は 3になります 従って2p 3 1 p が この場合の結果になります
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
I was told that we have until 9 00 p. m. ls that right?
For my first question, I'll assume P equals 1.
実行結果に不確実性はありません 失敗はないのです
learning, people tend to use this 1 over m formula.
だが現実問題としては
P ... P ...?
P ...?
If an event has a certain probability, p, the complementary event has the probability 1 p.
余事象の確率は1 pとなります 独立についても学びました