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付きの面積の比に相当する。 どちらの例でも、 Y {\displaystyle \color {gold}Y} を条件として R {\displaystyle \color {red}R} と B {\displaystyle \color {blue}B} は条件付き独立である（次式）。 Pr
の条件付き確率は B の周辺確率に等しい。 2つの事象 A, B の積事象 A ⋂ B が空事象であることを、A と B は互いに排反 (mutually exclusive) であるという。排反事象の積は空事象となるため、その積事象の確率はゼロである。つまり、空事象 ∅ についていつでも P ( ∅ )
〔心〕 人や動物を訓練して特定の条件反射もしくは条件反応を起こさせるようにすること。 コンディショニング。
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条件付き確率場（じょうけんつきかくりつば、英語: Conditional random field、略称: CRF）は無向グラフにより表現される確率的グラフィカルモデルの一つであり、識別モデルである。これは自然言語処理、生体情報工学、コンピュータビジョンなどの分野で連続データの解析などによく利用され
付き添いの者たち。 供の者。
確率論において、条件付き確率分布（じょうけんつきかくりつぶんぷ、英: conditional probability distribution）とは、確率変数 X と Y があり、X の値が特定の値であることを知ったときの Y の確率分布のことである。 条件付き累積分布関数・条件付き確率質量関数・条件付き
(1)物事を決定したり約束したりするときに， 前提あるいは制約となる事柄。
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