"高次項"の翻訳 英語に:


  辞書 日本-英語

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.

 

関連検索 : 高次 - 次の事項 - 2次の項 - 二次条項 - 最高次 - 高次元 - 高次脳 - 高次モード - 高次クロマチン - 高次元 - 高次モーメント - 二次多項式 - 四次多項式 - 四次多項式