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 |