"data matrix"の翻訳 日本語へ:
例 (レビューされていない外部ソース)
| So here's a data matrix of data items of N features each. | Mのデータ点があります |
| But imagine we have this raw data matrix. | これはRのデータフレームと考えてもいい それだと行はケースや各被験者を表す |
| So now, I have my original data matrix. I have my matrix of means. | そしてただ引くだけで 乖離得点の行列が得られる |
| So I want this matrix to be of the same size as the original data matrix. | その為には1の列ベクトルを左からかける |
| The raw data matrix, the, The subjects and their scores. | これらの3つの変数の間の相関係数を求めるのに 行列の代数を使える |
| In going from, what I'll call a raw data matrix to a correlation matrix in just ten steps. | そう 10ステップ |
| We went through how to go from that raw data matrix to a correlation matrix, but on the way. | ここでこの凄く重要な行列を得た |
| You write prediction equals my, you know, data matrix times parameters, right? | データ行列掛けることの パラメータ ここでデータ行列は |
| Where data matrix is this thing here, and parameters is this thing here, and this times is a matrix vector multiplication. | これで パラメータは これ そしてこの掛け算が行列とベクトルの掛け算 |
| Okay. So imagine we have this, what I'm calling a raw data matrix. | 私が呼ぶ物だ Rでのこれまでの例のように |
| So in summary, spectral clustering builds an affinity matrix of the data points. | 固有ベクトルを大きい固有値に求めて |
| We've learned about matrix addition, matrix subtraction, matrix multiplication. | 掛け算を学びました おそらく きみは行列の割り算に値するものはあるか |
| Matrix A. Here's my Matrix | B そして C を |
| So there we went from the raw data to, the variance, covariance matrix and the correlation matrix all using this new skill, metrical algebra. | 相関行列と この新しいスキル 行列の代数を用いて算出してきました それはそんな長い時間かかってない たった15分 とっても簡単 |
| A matrix is like a data frame in R. It just has rows and columns. | いつでもまず行を参照し 次に列 の順番 |
| Matrix | MatrixComment |
| Matrix | 変形行列 |
| matrix | 変形行列 |
| Matrix | 行列 |
| Matrix | フレームの境界を設定 |
| And the identity matrix times another matrix just returns that matrix. | だから I 掛ける Bは B これでBを分離出来た それが我々のやりたかった事 |
| So it's actually 31 by 5. But the data are in a 30 by 4 matrix. | Rでヒストグラムを得る関数はhistです だからもし私が以下のように |
| So an identity matrix is a matrix. | これは 大文字のIで表されます |
| Remember there are 30 wine raters. That each rated the four different wines so this data frame is a 30 by 4 data matrix. | だからこのデータフレームは 30x4の行列です 実際はそれより少しだけ大きい |
| Matrix size | マトリックスのサイズ |
| Matrix Environments | 数式環境 |
| The Matrix | マトリックスName |
| Matrix encoding | Matrix のエンコーディング |
| Create Matrix | Comment |
| Invert Matrix | Comment |
| Blast Matrix | Name |
| Matrix wipe | Comment |
| Matrix Widget | マトリクスウィジェット |
| First matrix | 最初の行列 |
| Second matrix | 2 番目の行列 |
| The Matrix. | Bunun ne anlama geldiğini bilmek ister misin? |
| Matrix A. | これには 1, 0, これらの数は難しくならないように |
| The Matrix? | マトリックス |
| The Matrix? | マトリックスかって |
| Matrix B is a two by two matrix. | 行列の乗算を定義する唯一の方法は |
| We just multiplied this matrix times this matrix. | では 別の例もやってみましょう |
| This top matrix right over here, matrix A, is a two by two matrix. | 2 x 2 です 行列Eを乗算します |
| And by the matrix, I mean literally the matrix, like the movie The Matrix. | だが 今日ここで選択肢をあげよう |
| And so on this slide, you know this matrix is the matrix A, and this matrix is the matrix A inverse. | この行列は行列Aで この行列はAの逆行列だ そして結局 |
| Or when I multiply that matrix times the identity matrix, I get the matrix again. | この行列を再び答えで得ます 行列の掛け算をする時に 気をつけなくてはならないのは |
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