"明確なアップ率"の翻訳 英語に:


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明確なアップ率 - 翻訳 :

  例 (レビューされていない外部ソース)

よってこの確率変数Yは明らかに 連続確率変数です
They are not discrete values.
環境は明らかに確率的です
It is continuous that is all measurements are continuous and all actions tend to be continuous.
今日と明日の降水確率は20
Chance of precipitation, about 20 percent today, 20 percent tomorrow.
彼女は 我々は明確なフィールドを持つものとなるように アップされません
And when will you call? At eight in the morning.
なので 裏になる確率は 100 表の確率
And these are mutually exclusive events, you can't have both of them
50 の確率 10 25 の確率 20
Then the value of the state for the action go up would be obtained as follows.
確率
Probability
確率?
Phil, the odds against
確率変数の2つの種類について説明します 一つは 離散確率変数
What we're going to see in this video is that random variables come in two varieties.
なぜなら確率が あなたがお金を得ない確率が
So this bond becomes a Double A bond.
正確に1を得る確率 掛ける 3 2を得る確率 3 3を得る確率かな 正確に1を得る確率 掛ける 3 2を得る確率 3 3を得る確率かな ですが 前回の動画を見ていれば
You might say OK, that's the probably of getting exactly 1 times the probability of getting 2 out of 3 plus the probability of getting 3 out of 3.
確率は
What are the odds?
rの確率が0 9で rと tの確率も0 9なので
For example, in the last row we have a r and a t. r is 0.9.
確率変数の種類について説明します
In the next video, we'll continue this discussion and we'll take a little bit about the types of random variables you can have.
簡単にアップ ダウン アップ ダウン
Up and down in a second. Up, down, up, down...
別の確率を求めてみましょう スパムの確率とハムの確率です
Let's use the Laplacian smoother with K 1 to calculate the few interesting probabilities
事前確率を元の一様な事前確率に戻します
To change this example even further.
成功確率
Probability of success
失敗確率
Probability of failure
その理由は明るい部分を見る確率です
The guys off the lane markings will get a 0.1. So the three guys over here.
確率1 は確率40 よりも極端であり
The smallness of that probability is what we mean by extremity.
成功確率 失敗確率です これが分散になります
And we know that our variance is essentially the probability of success times the probability of failure.
よってこの確率変数は離散確率変数なのです
Those values are discrete.
求めた確率は 非正規化確率の1 αになります
Then I just normalize.
PERFECT の確率は0にならず STORM の確率も0になりません
That is not the case for song.
けど 確率低くない
Okay.
今からとても有名な確率論の問題を説明します
Now, just one more thing.
事後確率を求めるため この出力の確率に事前確率を掛けます
We now apply Bayes rule.
コイン1を選ぶ確率がp0 表が出る確率がp1 1 p0でコイン2を選ぶ確率
And here is my answer. You can really read off the formula that I just gave you.
次に確率変数Xがあり確率は0 2です
What's the probability of the joint X, Y?
アップしたらな
When we wrap, eh?
95 の確率で
If I pick a random T value, if I take a random T statistic
0.1 の確率で
There's going to be a 10 percent chance you get a pretty good item.
何が確率の...
Now let's have something a little bit more interesting.
確率ですと
Frack the odds.
同じ確率で
Equally possible,
確率変数がある値に等しい確率 とか ある値より大きい(または小さい)確率 あるいは 確率変数が特定の性質を持つ確率
And it makes much more sense to talk about the probability or random variable equaling a value, or the probability that it is less than or greater than something or the probability that is has some property
AでX3が成立する確率 AでX2が成立する確率 AでX1が成立する確率 Aが成立する確率です
If I keep expanding this, I get the following solution.
Perfect Storm の確率に 映画である確率を掛けて
Thrun As usual, we can resolve this using Bayes' rule.
任意の確率変数Xがあり確率は0 2です
Question 1 In the first question, I'm going to ask you some very basic probability questions.
同点になる確率は イコール
What's the probability of a tie?
アップね
Up it is.
条件付き確率表によると50 の確率で曇りで 50 の確率で曇りません
In this case, there's only one such variable, Cloudy.
ですが aとbの確率は イコール bを条件とするaの確率 掛ける bの確率と aを条件とするbの確率イコール
least maybe it doesn't make intuitive sense just yet, but I showed you that the probability of a and b is equal to the probability of a given b times the probability of b.
雨ならば0 4の確率で上機嫌で 0 6の確率で不機嫌です
There's a 0.1 chance I might still be grumpy for some other reason.

 

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