Термины пакета “statistica”

Add

Добавить

Add Cases

Добавить наблюдения

Add Variables

Добавить переменные

Advanced Intellegent Problem Solver

Расширенный мастер решения задач

Advise

Совет

Accept

Принять

Action

Действие

Activation

Активация

Activation Function

Функция активации

Add Cases

Добавить наблюдения

All Layers

Все слои

Append Network

Присоединить сеть

Apply

Применить

Area Under Curve

Площадь под кривой

Assigned Cases

Связанные наблюдения

Automatic Network Design

Автоматическое построение сети

Automatic Network Designer

Автоматический конструктор сети

Automatic update on Exit

Автоматически обновлять при выходе

Auxiliary

Дополнительно

Back Propagation

Обратное распространение

Backwards Stepwise

Пошаговое исключение

Baseline Errors

Исходные ошибки

Basic

Основной

Basic Intellegent Problem Solver

Основной мастер решения задач

Best

Лучшая

Best Network Retention

Сохранение лучшей сети

Candidate Network Types

Типы сетей, среди которых производится поиск (сети-кандидаты)

Cases (Train, Verify, Test)

Наблюдения (обучающие, контрольные, тестовые)

Case Errors

Ошибки наблюдений

City-Block Error

Ошибка "городских кварталов"

Class Labeling

Разметка классов

Class Labeling of Radial Units

Присвоение меток классов радиальным элементам

Classes

Классы

Classification

Классификация

Classification Output Type

Форма результата классификации

Classification Statistics

Статистика классификации

Classification Confidence Threshold

Доверительный порог классификации

Classification Statistics Datasheet

Таблица статистик классификации

Cluster Diagram

Диаграмма кластеров

Clustering Networks

Сети для кластеризации

Commit Network to Network Set

Поместить сеть в набор сетей

Complexity

Сложность

Confidence

Доверие

Confidence limits

Доверительные границы

Conjugate Gradient Descent

Спуск по сопряженным градиентам

Convert

Преобразование

Create Data Set

Создать набор данных

Create Network

Создать сеть

Cross Verification

Кросс-проверка

Crossover Rate

Скорость скрещивания

Current Layer

Текущий слой

Data Management

Управление данными

Data Set

Набор данных

Data Set Datasheer

Таблица данных

Data Set Editor

Редактор данных

Data Set Shuffle

Перемешать данные

Default

По умолчанию

Definition

Определение

Delimiter

Разделить

Delta-Bar-Delta

Дельта-дельта с чертой

Details

Подробности

Detail Shown

Степень подробности

Deviation

Отклонение

Dimenionality Reduction

Понижение размерности

Direct

Прямой

Discard

Отвергнуть

Division

Деление

Division of Cases

Разбиение наблюдений

Duration of Design Process

Длительность поиска

Dynamic Link Library

Динамически подключаемая библиотека

Edit Case Names

Редактировать имена наблюдений

Editing Pre/Post Processing

Редактирование параметров пре/постпроцессирования

Enlarge Set

Увеличить набор

Entropy

Энтропия

Epochs

Эпохи

Epsilon

Эпсилон

Error

Ошибка

Error function

Функция ошибки

Error Mean

Среднее ошибки

Explicit Deviation Assignment

Явное задание отклонений

Exponential distribution

Экспоненциальное распределение

Feature Selection

Отбор признаков

Hidden

Скрытый

Hidden Units

Скрытые элементы

Generalized Regression

Обобщенная регрессия

Generalized Regression Training

Обучение обобщенной регрессии

Generation

Поколение

Genetic Algorithm Input Selection

Генетический алгоритм отбора входных данных

GRNN

Обобщенно-регрессионные сети

Group Sets

Сгруппировать множества

Ignore

Не учитывать

Inform User First

Сначала сообщать пользователю

Initialization Algorithms

Алгоритм инициализации

Input Variable

Входная переменная

Input Feature Selection

Отбор входных признаков

Input/Output Variable

Входная/выходная переменная

Input Datasheet

Таблица входных значений

Intelligent Problem Solver

Мастер решения задач

Intelligent Problem Solver Message

Сообщения мастера решения задач

IO Settings

Параметры ввода/вывода

Isotropic

Изотропный

Isotropic Deviation Assignment

Изотропный выбор отклонений

Iterations

Число итераций

Jog Weights

Встряхнуть веса

Keep Diverse

Сохранять разнообразие

K-Means

К-средних

K-Means Center Assignment

Выбор центров по К-средним

K-Nearest Neighbor Deviation

Отклонение по К ближайшим соседям

Kohonen Network

Сеть Кохонена

Kohonen Training

Обучение Кохонена

Layer

Слой

Layers Datasheet

Таблица слоев

Layers Shown

Показываемые слои

Learned Vector Quantization Training

Квантование обучающего вектора

Learning rate

Скорость обучения

Levenberg-Marquardt

Левенберга-Маркара

Linear

Линейный

Linear Network

Линейная сеть

Lock

Блокировать

Logistic

Логистическая

Lookahead

Горизонт

Loss Coefficient

Коэффициент потерь

Loss Matrix

Матрица потерь

Main

Главное

Mask

Маска

Max/SD

Максимальное/(стандартное отклонение)

Mean/SD

Среднее/(стандартное отклонение)

Median

Медиана

Medium

Средняя (длительность поиска)

Merge

Объединить

Method

Метод

MicroScroll

Микро-прокрутка

Min/Mean

Минимум/среднее

Minimax

Минимаксное

Minimum Improvement

Минимальное улучшение

Min Proportion

Минимальная доля

Missing Value

Пропущенное значение

Momentum

Инерция

Move Cases

Переместить наблюдения

Multilayer Perceptron (MLP)

Многослойный персептрон

Mutation Rate

Скорость мутаций

Name

Имя

Name and Nominals

Имя и номинальные

Nearest Neighbor

Ближайший сосед

Neighborhood

Окрестность

Network Advisor

Наставник

Network (Append)

Сеть (добавить)

Network Illustration

Схема сети

Network Set

Набор сетей

Network Set Editor

Редактор набора сетей

Network Set Options

Параметры набора сетей

Network to Replace

Заменяемая сеть

Network Wizard

Мастер создания сети

Network for Classification

Сети для задач классификации

Neuro-Genetic Input

Нейрогенетический алгоритм

Selection Algorithm

отбора входных данных

No Layers

Число слоев

Noise

Шум

Nominal Variables

Номинальное (категориальные) переменные

Nonlinear

Нелинейный

Normal Distribution

Нормальное распределение

Normalization

Нормировка

One-off Input Datasheet

Таблица задания одного входного вектора

One-of-N

Один-из-N

Open Data Set

Открыть набор данных

Open Network

Открыть сеть

Optimum Threshold

Оптимальный порог

Options

Опции

Output Type

Тип выхода

Output Variable

Выходная переменная

Outputs Datasheet

Таблица выходных значений

Outputs Shown

Показатель при выводе

Partially or unusually defined text values

Частично или нестандартно заданные текстовые значения

Penalty

Штраф

Performance

Качество

Plot

График

PNN

Вероятная нейронная сеть

Population

Популяция

Popup Class Selector

Контекстный выбор класса

Predict

Прогнозировать, предсказывать

Prediction

Прогноз

Pre/Post Processing

Пре/постпроцессирование

Pre/Post Processing Datasheet

Таблица пре/постпроцессирования

Pre/Post Processing Editor

Редактор пре/постпроцессирования

Pre/Post Processing Editor's Datasheet

Таблица редактора пре/постпроцессирования

Principal Components

Главные компоненты

Principal Components Analysis

Анализ главных компонент

Prior probabilities

априорные вероятности

Probabilistic

Вероятность

Probabilistic Training

Вероятностное обучение

Problem Type

Тип задачи

Producing a Reduced Data Set

Формирование уменьшенного набора данных

Prune

Удалить

Pseudo-Inverse

Псевдообратный

PSP-function

Постсинаптическая функция

Quick Propagation

Быстрое распространение

Radial Basis Function (RBF)

Радиальные базисные функции

Radial Sampling

Радиальная выборка

Rank

Ранг

Range

Диапазон, размах

Range selection

Выделение диапазона ячеек

Ratio

Отношение

Real number fields

Поля для вещественных чисел

Real-time update

Пересчитывать по ходу

Receiver Operating

Операционная характеристика

Characteristic (ROC) Redundancy of variables

Избыточность переменных

Regression

Регрессия, зависимость

Regression Statistics

Статистики регрессии

Regularization

Регуляризация

Reinitialize

Переустановить, инициализировать

Reject

Отвергнуть

Replace

Заменить

Replace Oldest

Заменить самую первую

Replace Worst

Заменить худшую

Response Graph

График отклика

Response Surface

Поверхность отклика

Restore

Восстановить

Retain Best Network

Восстановить лучшую сеть

RMS (Root Mean Squared) error

Среднеквадратичная ошибка

Run

Запуск

Run All Cases

Прогнать все наблюдения

Run Data Set

Прогнать набор данных

Run One-off Case

Прогнать отдельное наблюдение

Run Single Case

Прогнать одно наблюдение

Run/Activations

Запуск/активации

S.D. (Standard Deviation) Ratio

Отношение стандартных отклонений

Sample

Выборка

Subsample

Подвыборка

Save as Type

Тип сохраняемого файла

Scale

Масштаб

Select

Выбрать

Sensitivity Analysis

Анализ чувствительности

Set Case Types

Задать типы наблюдений

Set Variable Types

Задать типы переменных

Set Weights

Задать веса

Shift

Сдвиг, смещение

Shuffle

Перемешать

Shuffle Cases

Перемешать наблюдения

Single Case

Одно наблюдение

Single output networks

Сети и одним выходом

Smoothing

Сглаживание

Smoothing Constant

Константа сглаживания

Sort Ascending

Сортировать по возрастанию

Sort Descending

Сортировать по убыванию

Standart (each case is independent)

Стандартная (наблюдения независимы)

Statistics

Статистики

Step

Шаг

Stopping Conditions

Условия остановки

Sum-squared error function

Функция ошибки как сумма квадратов разностей между выходами сети и целевыми значениями

Target Error

Целевая ошибка

Test

Тестовое (множество)

Text Import Wizard

Мастер импорта текста

Threshold

Порог

Thorough

Полный (режим поиска)

Time Series

Временный ряд

Time Series Period

Период временного ряда

Time Series (predict later values from earlier ones)

Временной ряд (прогноз следующих значений по предыдущим)

Time Series Projection

Проекция временного ряда

Topological Classes

Топологические классы

Topological Map

Топологическая карта

Total

Всего

Train

Обучить, обучающее множество

Train RMS (Root Mean Squared) Error

Среднеквадратичная ошибка обучения

Training Error

Ошибка обучения

Training Error Graph

График ошибки обучения

Training Graph

График обучения

Training Set

Обучающее множество

Train-Multilayer Perceptrons

Обучение многослойного персептрона

Two-State Conversion

Преобразование в два значения

Type

Тип

Type of Network

Тип сети

Unit Length

Единичная длина

Unit Names

Имена элементов

Unit Penalty

Штраф за элемент

Unit Number

Номер элемента

Unknown

Неизвестно

Unlock

Разблокировать

Update

Пересчитать, обновить

Value

Значение

Variable Definition

Определение переменной

Variable type in Data Files

Тип переменных в файлах данных

Variant

Вариант

Verbose

Подробно

Verification Error

Контрольная ошибка

Verification Standard Deviation Ratio

Контрольное отношение стандартных отклонений

Verification Set

Контрольное множество

Verify

Контрольное (множество)

Weigend Weight Regularization

Регуляризация весов по Вигенду

Weights Distribution

Распределение весов

Win Frequencies Datasheet

Таблица частот выигрышей