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変数の気象条件 - 翻訳 :
例 (レビューされていない外部ソース)
全ての可能な事象のうち 条件に適う事象の数を数えるなら | But there aren't really two equally likely events |
全ての均等な事象の中で 条件Aに適っている事象の数です | So far we've been dealing with one way of Probability, that was the probability of (A) occur, |
全ての均等な事象の中で 条件Aに適っている事象の数です | The number of events that satisfy A over all number of the equally likely events |
初期条件でなくても 他の条件や 関数上の点で | So the initial conditions tell us that 4 and they don't have to be initial conditions. |
Eiffelでは不変条件がクラスの一部になり 不変条件が命名されます | This is the case in Bertrand Meyer's Eiffel language. |
事前条件と事後条件で関数fと仮定します | Assertion also easily allowed you to put the blame on specific places. |
この場合の条件 あるいは二つの事象は | There is no overlap. |
不変条件が満たされなければ 不変条件名が診断メッセージになります | In Eiffel, invariants become part of the classes. |
その1つをサンプリングし直すというものです つまり条件変数の条件が保たれるようにしつつ | The idea is that we resample just one variable at a time conditioned on all the others. |
これは1つを除いた変数を固定した上で それを条件変数として | It uses a method called Markov Chain Monte Carlo, or MCMC. |
これら以外にも不変条件はたくさんあります 不変条件を定義さえすれば 不変条件は自動的にチェックされます | Here we have the invariant rootlsBlack and it simply checks the color attribute of the root note to be black and of course, there's more to it. |
2番目の条件は シーシュポスの条件 です | People build one after the other, after the other, after the other. |
一組の変数の同時確率はある変数の 条件付き確率の項で書くことができます 他の全変数の条件下における変数の確率です そしてすべての変数について 再帰的にその処理を行います | The is just the definition of conventional probability the joint probability of a set of variables can be factored out as the conditional probability of one variable given all the others, and then we can recursively do that until we've got all the variables accounted for. |
一つの条件 あるいは幾つかの条件の数の確率を知っていたら | But you can see this is a generalisable thing. |
つまり変数の値は変わっていません 条件式がTrueでない場合は | In our current environment there haven't been any intervening assignment statements so the value of the variables hasn't changed. |
条件 | Conditions |
条件 | Condition |
条件 | Criteria |
条件 | I have a condition. |
条件 | The bill? |
そのためこの2つの変数は 条件付き独立だと言えます | So, as a result, if you know C, whatever counted over here is kind of cut off causally from what happens over here. |
フィルタの条件 | Filter Criteria |
マッチングの条件 | Matching Condition |
条件のタイプ | Parameter type |
マッチングの条件 | The condition for the match |
ブレークポイントの条件 | Breakpoint Condition |
条件に適っている事象の数が確率でしょう 私たちは既に 事象の総数が52であるのを知ってますね | So if you think about it the probability is going to be the number of events that meet this conditions over the total number of events. |
不変条件 事前条件 事後条件が 組み込まれている言語を検討してください メイヤーのプログラミング言語Eiffelです | If you find that all these invariant checkers become tedious to write, you may consider a language where invariants, pre and post conditions, are all built in. |
手数料は以前の条件だと 17 だが | What was our deal before? Seventeen percent. That's a shade high. |
不変条件3と4の果たす役割です | So, here's the proof. |
変数は前提条件に合わせて 事前に定義されていました 新しい変数の登場です | Before all the actions in planning, all the variables, were predefined by matching against the precondition. |
チェック条件 | Check Condition |
条件QDialogButtonBox | Condition |
無条件 | Interviewer No. No conditions. |
条件が | On one condition. |
条件を | Did he offer terms? |
c 1 3です この条件で この関数が | Subtract 1 3 from both sides and you get c is equal to minus 1 3. |
追加の条件 | Appending Condition |
この条件で | I'll call this I1. |
君の条件は | What's yours? |
不変条件チェッカがあれば 数分で見つけることができたのです | I have lost digging through these data structures whereas with a single invariant checker |
だから最初の2つの条件は満たしている Xが結果変数に対して有意な予測変数で | And same thing for diversity of life experience. |
これは素数の条件には合いません | 1, 2 and 4. |
解放の条件の一つだ 後数日で外せる | I've been on the straight and narrow, and it's due to come off in a couple of days. |
一階の導関数と初期条件を利用し 一階の導関数と初期条件を利用し 特殊解を得ます | And then after doing that, you just have to take one derivative because after solving the quadratic, you immediately have the general solution then you take its derivative, use your initial conditions. |
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