"推論で"の翻訳 英語に:


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推論で - 翻訳 :

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推論だ
it's a theory.
推論だな
I'm asking if it's possible.
これは 推論で
For every one of every two of these horses, there's one dog.
彼は論理的な推論で議論に勝つ
He wins his arguments by logical reasoning.
推論すると
This meant they must have been closer together in the past.
物理学です 原理と推論
Well, I do think there's a good framework for thinking.
人は推論や推理をしたがります
We're born problem solvers.
推論はあるけれど...
I have a theory, but the, uh...
演繹的推論も使用できます
This one has no y at all in it.
サンプリングによる近似推論について説明します 近似推論とは何でしょうか
Now I want to talk about approximate inference by means of sampling.
証明としての議論では 推論する人がいます
There's the audience in rhetorical arguments.
真理まで煮詰め そこから 推論するということです アナロジーで推論する というのでなく
Generally I think there are what I mean by that is, boil things down to their fundamental truths and reason up from there, as opposed to reasoning by analogy.
検査結果よりも気になります この診断推論は証拠から原因への推論ですが
We don't care about the test result as much as we care about the fact whether we have cancer or not.
自分で実験しなければ推論できない
I'm unable to deduce without a firsthand examination.
ベイズ推論の鍵となる考え方は
And numbers in between give you the gray levels of uncertainty.
ここでサンプリングを用いて ネットワークで推論をするため
And those 2 variables in turn have an effect on whether the grass gets wet.
前提は正しいか 推論は妥当か
Here's my argument. Does it work? Is it any good?
だが線形回帰を使うと 推論は
Y is either zero or one, but if you are using
推論は事実に基づいているか
What data and observations did you filter in as a result of your beliefs, and why?
前の段階をもとに推論をします
On our fourth rung, a very crucial thing happens.
何かこの現象について説明できる推論は
Do you have any theories as to what caused this?
このケースで注目したいのは 診断推論と呼ばれるもので 因果推論を反転したものです P A B またはP A B です
So, we know what the probability of B given the different values for A, and what we care about in this specific instance is called diagnostic reasoning, which is the inverse of the causal reasoning, the probability of A given B or similarly, probability of A given not B.
その背景には直観推論があります
You might have guess it correctly. It's the uniform distribution.
これから おそらく確率推論の聖杯
So this unit is a tough one.
結局 私はこれら膨大な理論的 アルファベットの大部分を推論出来た
Eventually, I was able to deduce most of their huge logical alphabet.
推論の効率はベイジアンネットワークの 構造に依存します
The next technique for efficient inference is to maximize independence of variables.
推論にかかる時間はnに比例します
For example, a network that's a linear string of variables,
数的推論を生み出すのです 私の実践では明白でした
Do you guys see how this, right here, compared to that which one creates that patient problem solving, that math reasoning?
英語で思考し 推論を働かせる事を期待されます
The expectation is that they read quickly.
確率推論において最も基礎になる考え方ですが
You might have heard about Bayes Rule before.
推論の告訴される過程に基づいた 必然的な結論と呼びます
I call it an inevitable conclusion based on reprehensible process of reasoning.
コードを呼んで型を推論し その型が不当だと分かると
We have a very adaptive sort of online type inference algorithm.
彼らは抽象的な推論に興味を持っている
They are interested in abstract reasoning.
マイナスの x 3 4 x 2 以上です 今私には 推論を行うために
So the same problem. x minus 3 over x plus 4 is greater than or equal to 2.
これらは 今後の推論統計学でも使うことになります
So hopefully you found that helpful, and we're going to build on this later on in some of our inferential statistics.
この小テストは2種類の推論が必要になります
Well, let's go through it.
を推論するようなものです これには制約条件が必要です
A kind of inference where we are trying to say, what's the most likely explanation?
これは高階論理では 推移律の定義として正しい式ですが
R of (A, B) and R of (B, C) implies R (A, C).
推論をするにあたり 2つの情報源があることです データと
And the key idea to Bayesian inference is you have two sources of information from which to make your inference.
一般論を述べることです これは演繹推理の問題だから
And that's when you're given a couple of examples and you generalize.
既知のベイジアンネットワークに限定した 推論でした 機械学習ではデータに基づいて
And the way we talked about them is all about reasoning within Bayes Networks that are known.
不変条件を推論してくれるようなツールを使えば
Coming up with proper precondition, postcondition, and invariant can be a hard task.
起きたかも知れない事を 推論はしないのだよ
I will not speculate as to what might have happened.
その例でたまに推定して より幅広い一般的論にたどり着くのができます それは帰納的推理です
But if you see a couple of examples and you see a pattern there you can often extrapolate and get to a kind of broader generalization.
論理的推論の一種にすぎないと思う そんなに難しくはないと思うな
But thinking is really very straightforward it's just sort of some kind of logical reasoning, or something.

 

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