"高次項"の翻訳 英語に:
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高次項 - 翻訳 :
例 (レビューされていない外部ソース)
この最高次の項に | Now we just do the same thing over. |
高い次数の項を見て | How many times does x minus 2 go into 2x squared minus 8? |
イコール0の時 その場合 高次の多項式で | lambda, such as if lambda were equal to 0. |
2Xが最高次と言えます 2xは 何回 割られる式の最高次の項に | So the first step is you say, OK, the highest degree term is 2x. |
各段階で 最高次の項をキャンセルしていきます | I think you see what we're doing. |
次の項目に移る | Right Move to the next control |
1次の項がある | We have an x squared term. |
最高機密事項だ | It's classified. |
次に xの項を左に | And now we've cleaned up the equation a good bit. |
多項式の次数 dを | That's because I've fit my parameters to the test set. |
3 次の多項式です | So they give us a function, f of x. |
次の 定数項を足すと | So let's add our x terms. |
Tab キーを押して次から次へと項目を | Also on the web, when you're filling in one of these forms like your addresses, |
次の項は0 4 0 6 0 6 0 5です | So the first term gives me 0.8 times 0.2 times 0.2 times 0.5. |
最高次の項であるn²に 最大の係数20がついたもののビッグ シータ? | Is it Θ of itself? Is it Θ of the term with the largest coefficient? |
2次式の最高次の項の係数が1の時 言い換えれば xの2乗項の係数が 1 の時 君がすべき事は 和が この項の係数となり なおかつ | So when you see something like this, when the coefficient on the x squared term, or the leading coefficient on this quadratic is a 1, you can just say, all right, what two numbers add up to this coefficient right here? |
高次曲面 | Poly |
この1次項の さて これは | Plus, and what's the derivative of a next term, of a first degree term? |
次にX 一乗 の項です 2Xと | 4 minus 1 is 3. |
特別な2次項をもつ式を | Let's do another one like this. |
どのような3 次多項式は | So let me just draw a little bit of a graph. |
グラフの水平軸は解法の複雑性です 例えば多項式を使う場合に 高次多項式はこちらですが | Consider the following graph where the horizontal axis graphs complexity of the solution. |
すべてに共通因子があれば 最高次の項の係数が 1にできるか | But before we even do that, let's see if there's a common factor across all of these terms, and maybe we can get a 1 coefficient, out there. |
ここに書きます 2次の項と1次の項の場所を残して置きます それからー 8 が定数項です | So you get x minus 2 goes into x to the third and actually, what I'm going to do is, I'm going to write I leave space for the second degree term, which is 0, the first degree term, and then minus 8 is the constant term, so minus 8 I |
次に X 一乗 の項で Xがあり | So 2x squared. |
一つをこの2次の項と 他をこの定数項とグループします | You want to split the first degree term into two terms. |
定数項 です これは 2次で その分子の次数は | So this first degree so this is going to be a 0 degree or a constant term Here the degree is 2. |
この1次の項を2つに分割し | But just as a reminder, what you want to do is you want to split this middle term. |
次のプレイヤーの高さ | Next player's height |
高次機能って? | Higher level functions. |
文書に目次がある場合は 目次の項目をクリックするとその項目のページに移動します | If the document has a table of contents, clicking on a table of contents item will bring the document to the page linked to that item. |
p x は 定数項の導関数は0なので いいですか 次の項の | So what's the first derivative of p? p prime of x is equal to, well, the derivative of a constant term is 0, right? |
次に その事項を簡素化されます | No, my brougham is waiting. |
ここに1次項が加えられました | Let's say I'm defining, so this is a polynomial. |
次に この項の導関数を求めます | This is now a constant term, that becomes nothing. |
データをフィットするのに 何次の多項式を | Now let's consider the model selection problem. |
多項式の次元を上げるに連れて | Let's start with the training error. |
3次の多項式で 3 つのxの 値が | So x is equal to r3. |
横軸の右側では dはより大きな値となり 多項式はより高い次数となる | whereas we're here on the right of the horizontal axis, I have much larger values of these of a much higher degree polynomial, and so here that is going to correspond to fitting much more complex functions to your training set. |
これは最高位では二項演算です | I've written out our Abstract Syntax Tree for (X) 2. |
定数や低次の項を無視した理由だ | On one hand we want something we can actually reason about. |
まず 考えるものは 3次の多項式が | So let's see if we can make some headway on this. |
次にxが入っている全部の項 7xと | I'll put them on the right hand side. |
次のギグは最高だぜ | The next gig is gonna be dynamite! |
じゃ 次は最高だよ | Now for the part you like best. |
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