Skip to content
Merged
Changes from all commits
Commits
File filter

Filter by extension

Filter by extension

Conversations
Failed to load comments.
Loading
Jump to
Jump to file
Failed to load files.
Loading
Diff view
Diff view
88 changes: 79 additions & 9 deletions po/QML-ru.po
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -1,10 +1,16 @@
msgid ""
msgstr ""
"PO-Revision-Date: 2024-08-30 15:35+0000\n"
"Last-Translator: Volnov Egor Vladimirovich <volnov_e@pimunn.net>\n"
"Language-Team: Russian <https://hosted.weblate.org/projects/jasp/"
"jaspmachinelearning-qml/ru/>\n"
"Language: ru\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=UTF-8\n"
"Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
"Plural-Forms: nplurals=3; plural=(n%10==1 && n%100!=11 ? 0 : n%10>=2 && "
"n%10<=4 && (n%100<10 || n%100>=20) ? 1 : 2);\n"
"X-Generator: Weblate 5.7.1-dev\n"
"X-Language: ru\n"
"X-Qt-Contexts: true\n"

Expand Down Expand Up @@ -2380,8 +2386,8 @@ msgid ""
msgstr ""
"Метод бустинга работает путем добавления признаков в ансамбль деревьев "
"решений, который каждый раз корректирует своего предшественника. Но вместо "
"того, чтобы изменять веса для каждого неверно классифицированного наблюдения "
"на каждой итерации, бустинг пытается подогнать новый признак к остаточной "
"того, чтобы изменять веса для неверно классифицированных наблюдений на "
"каждой итерации, бустинг пытается подогнать новый признак к остаточной "
"ошибке, сделанной предыдущим признаком.\n"
"### Допущения\n"
"- Целевая переменная является номинальной или порядковой.\n"
Expand All @@ -2397,9 +2403,9 @@ msgid ""
"- The target is a nominal or ordinal variable.\n"
"- The feature variables consist of continuous, nominal, or ordinal variables."
msgstr ""
"Деревья решений - это алгоритм, который идет через комбинацию признаков "
"наблюдения (отраженную в корнях дерева) к выводам о значении целевой "
"переменной для данного наблюдения (отраженном в листьях дерева).\n"
"Деревья решений - это алгоритм, который через отраженную в корнях дерева "
"комбинацию признаков наблюдения приходит к выводам об отраженном в листьях "
"дерева значении целевой переменной для данного наблюдения.\n"
"### Допущения\n"
"- Целевая переменная является номинальной или порядковой.\n"
"- Признаки могут быть непрерывными, номинальными или порядковыми переменными."
Expand Down Expand Up @@ -2475,10 +2481,10 @@ msgstr ""
"Нейронные сети с прямой связью - это предсказательный алгоритм, "
"вдохновленный представлениями о биологических нейронных сетях, из которых "
"состоит мозг. Нейрон (узел) принимает сигнал, обрабатывает его и посылает "
"результат другим нейронам, которые с ним соединены. Сигнал узла - это "
"вещественное число, и выход каждого узла вычисляется путем прохождения "
"сигнала через функцию активации. Количество слоев и узлов в сети внутренне "
"связано со сложностью модели, и большие их значения повышают гибкость.\n"
"результат другим нейронам, которые с ним соединены. Сигнал каждого узла - "
"это вещественное число, а выход узла вычисляется путем прохождения сигнала "
"через функцию активации. Количество слоев и узлов в сети внутренне связано "
"со сложностью модели, и большие их значения повышают гибкость.\n"
"### Допущения\n"
"- Целевая переменная является номинальной или порядковой.\n"
"- Признаки являются непрерывными переменными."
Expand All @@ -2494,6 +2500,14 @@ msgid ""
"- The target variable is a nominal or ordinal variable.\n"
"- The feature variables consist of continuous, nominal, or ordinal variables."
msgstr ""
"Случайный лес - это метод классификации, создающий большое количество "
"отдельных деревьев решений, которые работают вместе как ансамбль. Каждое "
"отдельное дерево в случайном лесу выдает свое предсказание класса, и класс с "
"наибольшим количеством голосов становится предсказанием всей модели в целом."
"\n"
"### Допущения\n"
"- Целевая переменная является номинальной или порядковой.\n"
"- Признаки могут быть непрерывными, номинальными или порядковыми переменными."

msgctxt "mlClassificationSvm|"
msgid ""
Expand All @@ -2506,6 +2520,15 @@ msgid ""
"- The target is a nominal or ordinal variable.\n"
"- The feature variables consist of continuous, nominal, or ordinal variables."
msgstr ""
"Метод опорных векторов - это алгоритм обучения с учителем, который "
"представляет обучающую выборку в виде точек в пространстве таким образом, "
"чтобы максимизировать ширину зазора между двумя категориями. Новые "
"наблюдения проецируются в то же самое пространство, и категории, к которым "
"они будут принадлежать, предсказываются на основе стороны данного зазора, на "
"которой они находятся.\n"
"### Допущения\n"
"- Целевая переменная является номинальной или порядковой.\n"
"- Признаки могут быть непрерывными, номинальными или порядковыми переменными."

msgctxt "mlClusteringDensityBased|"
msgid ""
Expand Down Expand Up @@ -2614,6 +2637,13 @@ msgid ""
"- The target variable is a continuous variable.\n"
"- The feature variables consist of continuous, nominal, or ordinal variables."
msgstr ""
"Метод бустинга работает путем добавления признаков в ансамбль деревьев "
"решений, который каждый раз корректирует своего предшественника. Бустинг "
"пытается подогнать новый признак к остаточной ошибке, сделанной предыдущим "
"признаком.\n"
"### Допущения\n"
"- Целевая переменная является непрерывной.\n"
"- Признаки могут быть непрерывными, номинальными или порядковыми переменными."

#, fuzzy
msgctxt "mlRegressionBoosting|"
Expand All @@ -2630,6 +2660,12 @@ msgid ""
"- The target variable is a continuous variable.\n"
"- The feature variables consist of continuous, nominal, or ordinal variables."
msgstr ""
"Деревья решений - это алгоритм, который через отраженную в корнях дерева "
"комбинацию признаков наблюдения приходит к выводам об отраженном в листьях "
"дерева значении целевой переменной для данного наблюдения.\n"
"### Допущения\n"
"- Целевая переменная является непрерывной.\n"
"- Признаки могут быть непрерывными, номинальными или порядковыми переменными."

msgctxt "mlRegressionKnn|"
msgid ""
Expand All @@ -2642,12 +2678,22 @@ msgid ""
"- The target variable is a continuous variable.\n"
"- The feature variables consist of continuous, nominal, or ordinal variables."
msgstr ""
"К-ближайших соседей - это метод классификации, который ищет *k* размеченных "
"наблюдений, наиболее близких к новым наблюдениям для того, чтобы сделать "
"предсказание их класса. Количество ближайших соседей внутренне связано со "
"сложностью модели, и маленькие его значения повышают гибкость.\n"
"### Допущения\n"
"- Целевая переменная является непрерывной.\n"
"- Признаки могут быть непрерывными, номинальными или порядковыми переменными."

msgctxt "mlRegressionLinear|"
msgid ""
"Linear regression allows the user to model a linear relationship between one "
"or more features (predictors) and a continuous dependent (target) variable."
msgstr ""
"Линейная регрессия позволяет смоделировать линейную взаимосвязь между одним "
"или несколькими признаками (предикторами) и непрерывной зависимой (целевой) "
"переменной."

msgctxt "mlRegressionLinear|"
msgid "Tables"
Expand Down Expand Up @@ -2678,6 +2724,16 @@ msgid ""
"- The target variable is a continuous variable.\n"
"- The feature variables consist of continuous."
msgstr ""
"Нейронные сети с прямой связью - это предсказательный алгоритм, "
"вдохновленный представлениями о биологических нейронных сетях, из которых "
"состоит мозг. Нейрон (узел) принимает сигнал, обрабатывает его и посылает "
"результат другим нейронам, которые с ним соединены. Сигнал каждого узла - "
"это вещественное число, а выход узла вычисляется путем прохождения сигнала "
"через функцию активации. Количество слоев и узлов в сети внутренне связано "
"со сложностью модели, и большие их значения повышают гибкость.\n"
"### Допущения\n"
"- Целевая переменная является непрерывной.\n"
"- Признаки являются непрерывными переменными."

msgctxt "mlRegressionRandomForest|"
msgid ""
Expand All @@ -2688,6 +2744,11 @@ msgid ""
"- The target variable is a continuous variable.\n"
"- The feature variables consist of continuous, nominal, or ordinal variables."
msgstr ""
"Случайный лес - это метод классификации, создающий большое количество "
"отдельных деревьев решений, которые работают вместе как ансамбль.\n"
"### Допущения\n"
"- Целевая переменная является непрерывной.\n"
"- Признаки могут быть непрерывными, номинальными или порядковыми переменными."

msgctxt "mlRegressionRegularized|"
msgid ""
Expand All @@ -2711,6 +2772,15 @@ msgid ""
"- The target variable is a continuous variable.\n"
"- The feature variables consist of continuous, nominal, or ordinal variable"
msgstr ""
"Метод опорных векторов - это алгоритм обучения с учителем, который "
"представляет обучающую выборку в виде точек в пространстве таким образом, "
"чтобы максимизировать ширину зазора между двумя категориями. Новые "
"наблюдения проецируются в то же самое пространство, и категории, к которым "
"они будут принадлежать, предсказываются на основе стороны данного зазора, на "
"которой они находятся.\n"
"### Допущения\n"
"- Целевая переменная является непрерывной.\n"
"- Признаки могут быть непрерывными, номинальными или порядковыми переменными"

msgctxt "Description|"
msgid "Naive Bayes"
Expand Down
Loading