"街のクラスタ"の翻訳 英語に:


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街のクラスタ - 翻訳 :

  例 (レビューされていない外部ソース)

ソーシャルネットワークのクラスタ係数は
So there's a fair amount of interconnection between a node's neighbors.
クラスタ係数の場合
So just getting it correct to a couple of digits is probably sufficient.
クラスタ順序ディザ
Cluster ordered dither
クラスタ係数の式です
So we'd like to have a way of getting a pretty good answer in time a lot less than this.
ここにあるクラスタとここにあるクラスタです
And the answer is 2.
最終結果はK個のクラスタではなくて K 1個のクラスタとなる 時々 ほんとうにK個のクラスタが
And if you do that, you end up with K minus one clusters instead of k clusters.
クラスタ係数です
Next I want to focus for a little while on the notion of a clustering coefficient.
その中の街 街だと
It's a town or so we thought.
この街は いい街だ
This is a nice town.
各ノードのクラスタ係数の平均ですので このグラフのクラスタ係数を求めるには
I am going to say that the clustering coefficient for graph is just the average of the clustering coefficients of the nodes in the graph.
コンピュータのクラスタなりデータセンターなりに
I actually have some friends who work on this too.
私の街は昔の街ではない
My town is not what it used to be.
k means法はクラスタの定数から予測をします クラスタ数は2とします
Suppose we're given the following data points in a 2 dimensional space.
2つのクラスタを学習するとします ここのクラスタとここのクラスタです これまでに学んだ内容を踏まえたクイズです
Suppose you are given data like this, and you wish to learn that there's 2 clusters a cluster over here and a cluster over here.
何個のクラスタが見えますか
And second, to narrow this down, it feels that there are clusters of data the way I do it.
最初はクラスタの割り付けステップ
K Means is an iterative algorithm and it does two things.
イコールだ クラスタ割り振りのステップで
C6 equals to and similarly well c10 equals, too, right?
光の街
City of lights.
クラスタ係数が表しているのは
let's go through how this is often defined.
電気の街
ModiCity.
サンゴ礁の街
MAD Growth on Columbus Circle. ReefCity.
混沌の街
A Web of Time.
至福の街
Daily Battles.
街なのか
It's a city?
俺の街だ
This is my town.
黄金の街
City of gold.
俺の街だ
This is my city.
右側は緑のクラスタです ステップ3 データ点とクラスタの重心点の間には 関係があると仮定し
All the data points on the left correspond to the red cluster, and the ones on the right to the green cluster.
クラスタ重心の一つ クラスタ重心2としよう それがトレーニング手本を持ってるとして
So as a concrete example, let's say that one of my cluster centroids, let's say cluster centroid two, has training examples, you know, 1, 5, 6, and 10 assigned to it.
これはクラスタ係数の計算式です
The last question asked, what is the maximum clustering coefficient for a node in B?
これはクラスタの重心と呼ばれる
I'm going to do. The first step is to randomly initialize two points, called the cluster centroids.
これがサンプルとクラスタ重心の距離で
Next is lower case k.
前の図だと クラスタ重心は 赤のバッテンと
And so in the earlier diagram, the cluster centroids corresponded to the
このバスは街の中心街へ行きますか
Does this bus go to the center of town?
チューリッヒの街中で
I didn't have money to go to a movie. But I found that on the
サンクトペテルブルクの街中で
He actually had a car accident.
エルム街の家に
Yeah. My parents bought a place on Elm Street.
あの  アルバート街は
Mister... Mister, how can I get to Old Arbat?
街の場所は
Airline, train, hotels, hospitals.
街中のウワサだ
Apparently, it's all over town.
天使の街よ
City of Angels...
クラスタの重心は空間内のデータ点を表し
K means estimates for a fixed number of k. Here k 2.
緑のクラスタには2点以上のデータがあり
So the optimal cluster center would be the halfway point in the middle.
これがこのクラスタの中心になります
It's likely somewhere over here where I drew the red dot.
クラスタ重心を以下のように動かし
So, let me do that now.

 

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