"linear programming model"の翻訳 日本語へ:
例 (レビューされていない外部ソース)
| I talk more comprehensively about the general linear model. | しかしここで我らがやるのは 一般線形モデルをトリックでやる事だ |
| You can see I did a, the LM function for Linear Model. | それをdemoと呼ぶ 行列の代数をデモしてるから そしてY, X1, X2を使う |
| But what we're doing here is we're tricking the general linear model. | 一般線形モデルとはこの方程式の事で それは全ての予測変数が加算的と仮定している |
| Certainly all the top ten most popular programming languages will have great linear algebra libraries. | 全て素晴らしい線形代数のライブラリがあるに違いない それの素晴らしい事には |
| That's our gradient descent algorithm, which should be familiar, and you see the linear linear regression model with our linear hypothesis and our squared error cost function. | もはやお馴染みとなっただろう そしてあなたは 線形回帰のモデルと 線形の仮説 そして二乗誤差のコスト関数も分かってるはず |
| That is very different for x and for y under any linear model. | この複雑な公式が相関係数rの公式です それでは試しに使ってみましょう |
| This model is called linear regression or this, for example, is actually linear regression with one variable, with the variable being x. | 全ての価格を一つの変数 x で予測するものです そして |
| Again LM is the function in R, stands for linear model. Uh, you do one. | XとYの直接の関係を示す 明らかにメディエートとは |
| Programming | プログラミング |
| Functional programming sometimes contrasts with object oriented programming and imperative programming. | オブジェクト指向プログラミングや 命令型プログラミングとは対照的です これらについては他の講義で 学ぶ機会があると思います |
| The general linear model is this equation, it's assuming that all the predictors are additive, right? | しかしここで我らがテストしている事は 非加算的な結果の為の物だ |
| Clearly a linear regression model is a very poor one to explain this data over here. | 線形回帰の別の問題は |
| Secondly, shifting from a linear, wasteful, polluting way of using resources to a closed loop model. | 一方通行の資源の使い道を 閉ループに移行していくこと 3つ目に化石燃料経済から |
| For such situations there is a model called logistic regression, which uses a slightly more complicated model than linear regression, which goes as follows . | これは線形回帰より複雑なモデルで fをxの線形関数とすると |
| Linear | 線形quadratic filter mode |
| linear | 線形 |
| Linear | 線形 |
| Linear | Radial gradient type |
| Linear | 線形the gradient will be drawn bilinearly |
| And this data set happens to be fittable by a linear regression model without any residual error. | 数学的計算をせずw₀とw₁の値を求めてください |
| Now we have two predictors, its X1 X2. Remember this is a linear model and its additive. | 効果は加算的だと想定している |
| Linear Spline | 一次スプライン |
| Linear Sweep | 線形スイープ |
| Random Linear | ランダムリニア |
| Linear motion | 線形な動き |
| Y linear | Y 線形 |
| Linear B | 線文字 B |
| Linear Scale | 線形スケール |
| Bi Linear | バイリニアthe gradient will be drawn radially |
| linear regression. | 元通りの線形回帰の目的関数に戻します |
| linear algebra. | 何を意味しているのか ちょっとしっかりとは分からないなら どうか今後の一連のビデオを見てくれ |
| linear combination. | 例をみましょう |
| linear combination. | ０のベクトルを |
| It's not linear. And our intuition is linear. | 私たちが何千年前にサバンナを歩いていたころ |
| And then, is this linear or non linear? | これは 線形のように見えますね |
| Educational Programming Environment | 教育向けのプログラミング環境 |
| Device Programming Interface | デバイスのプログラミングインターフェース |
| Educational Programming Environment | 子供のためのプログラミング環境Comment |
| It's called programming. | プログラミングはほとんどの手順と過程が |
| First Programming Quiz! | 7週間は何分であるかをprintするPythonのプログラムを書きましょう |
| So it transformed a linear process into a closed loop model, and it created more value in the process. | 閉ループへと転換させました そして一連の過程に価値を作り出しました グラハム ワイルズはより多くの要素を付け加え続け |
| Concretely, we're going to first take our first hypothesis, take this first model and say, minimize the cos function, and this would give me some parameter vector theta for the linear model and as before I'm going to put the superscript 1 just to denote that this is a parameter for the linear model. | 取ってきて つまり最初のモデルを取ってきて コスト関数を最小化し |
| Predicting all the prices as functions of one variable X. And another name for this model is univariate linear regression. | このモデルのもう一つの名前は単回帰です そして単回帰の単は |
| Color sequential linear | 色順次リニアセンサー |
| Linear B Syllabary | 線文字 B 音節文字 |
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