"all probability"の翻訳 日本語へ:


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Probability - translation :
キーワード : 確率 可能

  例 (レビューされていない外部ソース)

In all probability, the cabinet will fall.
たぶんその内閣はつぶれるでしょう
In all probability, we'll arrive before them.
きっと私たちの方が彼らよりも前に到着するだろう
We'll build up probability tables for those rather than probability tables for all the words.
より少ないデータで扱いやすくなります
In all probability, we shall arrive before them.
きっと私たちの方が彼らよりも前に到着するだろう
In all probability, we'll arrive before they do.
きっと私たちの方が彼らよりも前に到着するだろう
In all probability, the money will not be paid.
たぶんそのお金は支払われないだろう
Practically speaking, all the first ones have zero probability.
これは何かに10 ⁵を掛けた値です その後も小さい確率が並びます
The probability of getting at least one is essentially the probability of me not missing all three.
3つ全てが失敗するのではない確率です これが 腑に落ちることを願いますよ
Probability
確率
That's all we need to know about probability for now.
面白い事は確率という物と 正規分布に関し分かってる事を
In all probability, no language is completely free of borrowed words.
借用語が全くないという言語はおそらくないであろう
So all I asked initially is, what is the probability that
では 最初に尋ねたのは 5回中表が5回の確率でした
Their probability
1回目が裏で 2回目が表で 3回目が裏の確率です
What is the probability of getting all four of the 1's?
つまりこの問題は 4枚の1を得る確率を
Probability of success
成功確率
Probability of failure
失敗確率
Probability first green
起こりうる全ての場合の数は
And now we calculate the desired posterior probability for all 3 possible outcomes.
ここに入力してください
That is, the truth table always has a probability that adds up to 1 because it considers all possible cases, and all possible cases together have a probability of 1.
ここに書き出された確率を足すとやはり1ですね それを念のため確認しました
Times the probability of b divided by the probability of a.
割る aの確率となります そしてこれは ベイズ理論 あるいはベイズ法と呼ばれています
0.5 probability being in A times 0.5 probability of remaining in A plus 0.5 probability to be in B times 1 probability to transition to A.
Bにいる確率0 5に Aへ遷移する確率1を掛けた値を足します 答えは0 75です
Let's just check, and as predicted, almost all cells have a probability of 0.03.
予想どおりほとんどのセルの確率は0 03です 0 13の確率のセルもありますが このセルの確率は0 533です
Now we've all sort of agreed on.05 because it's a nice low probability.
だからこの種の誤り警告だった というハメになるのはたった5 です
Probability of finishing before
この日より前に終了する可能性
Let's think about probability.
もし誰かに箱を開けて
That probability is 0.002.
i 1にwoeがある時 iにisが現れる確率は0 07です
So what's that probability?
単に すべての結果を見るなら
What is the probability...
では 黄色のキューブを得る確率は何でしょうか
What is the probability,
では黄色かキューブである物の確率は何でしょうか
My resulting probability will be 1 α of the non normalized probability.
これがまさにベイズの定理です
So that tells us the probability of a given b times the probability of b, is equal to the probability of b given a, times the probability of a.
掛ける bの確率 イコール aを条件とするbの確率 掛ける aの確率と告げています そして この両方をaで割るならば
With probability Q, O plays 1, and with probability 1 Q plays 2.
そして1 qの確率で2を出します Eは得点を最大化したいので
So the homework assignment will cover this plus some very basic probability. Probability
第1問では基本的な確率の問題を解いてもらいます
So the probability of a given b could be the probability of a.
これは bに完全に依存していないかもしれません ですが それを知る方法はありません
lot where they say the probability sometimes it's written as probability of a.
ときには aの確率はPreb(a)と書かれます ときには 単にP(a)と書かれます
So all you're going to modify is the 1 p into something that if I give a probability p returns to me the probability of seeing heads twice in this coin that is the probability of heads.
1 pの値を別の値に修正してほしいのです
The is just the definition of conventional probability the joint probability of a set of variables can be factored out as the conditional probability of one variable given all the others, and then we can recursively do that until we've got all the variables accounted for.
一組の変数の同時確率はある変数の 条件付き確率の項で書くことができます 他の全変数の条件下における変数の確率です そしてすべての変数について 再帰的にその処理を行います
I can't help but describe what is probably the most famous probability problem of all.
モンティ ホール問題と呼ばれ クイズ番組から名付けられました
All you can know is a probability distribution of where it is likely to be.
それがどこらへんにありそうなのかという確率分布だけです ここではそれを絵にしています より黒い部分がより高い
So first of all, what's the probability that the first marble you pick is green?
1番目のビー玉が緑色である確率は
So they want to know the probability of getting all four of the 1's.
知りたいのです 9枚の手札のうちに4枚の1を得る
All the probability goes to heads. 1 1 1 1 0 0 0 1 0
0 1 0と0 0 0です
By the definition of joint probability, that's the same as maximizing the product over the words of the probability of each word given all the previous words.
各単語の確率の総乗を 最大化することと等しくなります これでは少し扱いにくいので 近似値を得て計算します
The probability of B is a sum over all probabilities of B conditional on A, lower caps a, times the probability of A equals lower caps a.
全確率の計算結果は先程と同じです
The probability of X2 is obtained by checking all states we might have come from in X1 and calculating the probability of going from X1 to X2.
x₁からx₂へ移動する確率を 計算することで求められます これも以前に学習しましたね

 

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