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Gibt Variablen an, die für die Analyse verwendet werden sollen. Dieser Parameter ist erforderlich....
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Gibt die maximale Anzahl von Iterationen für die Jitter-Cholesky-Zerlegung an. Standardwert: 10, Mindestwert: 0....
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Gibt den Kernel-Funktionstyp für Gaußsche Verteilungen im Gaußschen Prozessregressionsmodell an. Standardwert: RBF....
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`LINEAR`: Verwendet einen linearen Kernel. `MATERN32`: Verwendet einen Matern 3/2 Kernel. `MATERN52`: Verwendet einen Matern 5/2 Kernel. `PERIODIC`: Verwendet einen periodischen Kernel. `RBF`: Verwendet einen Radial-Basis-Funktions-Kernel....
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Gibt die Anzahl der induzierenden Punkte an. Standardwert: 100, Mindestwert: 2....
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Gibt den zu verwendenden Optimierungslöser an. Optionen sind `ADAM` (verwendet die adaptive Momenten-Variante des stochastischen Gradientenabstiegs-Lösers) oder `SGD` (verwendet den stochastischen Gradientenabstiegs-Löser)....
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Gibt Optionen an, die allen Lösern gemeinsam sind....
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Gibt die maximale L2-Norm des Gewichtsvektors an. Gewichtsvektoren mit einer größeren L2-Norm werden auf diesen Wert skaliert. Standardwert: 0, Mindestwert: 0....
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Gibt ein Abbruchkriterium an. Der LBFGS-Löser stoppt, wenn sich das Ziel für mindestens so viele Iterationen, wie im `fConvWindow`-Parameter angegeben, nicht stärker als dieser Wert ändert. Standardwert: 1E-05, Mindestwert: 0....
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Gibt ein Iterationsfenster für die Anwendung des im `fConv`-Parameter angegebenen Konvergenzkriteriums durch den LBFGS-Löser an. Standardwert: 1, Mindestwert: 1....
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Gibt die Abbruchtoleranz für den Optimalitätsfehler erster Ordnung an. Standardwert: 1E-05, Mindestwert: 0....
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Gibt die maximale Anzahl von Funktionsauswertungen für eine einzelne Optimierung oder ein Training an. Standardwert: 0, Mindestwert: 0....
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Gibt die maximale Anzahl von Iterationen für eine einzelne Optimierung oder ein Training an. Standardwert: 10, Mindestwert: 0....
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Gibt die maximale Zeit (in Sekunden) für eine einzelne Optimierung oder ein Training an. Standardwert: 0, Mindestwert: 0....
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Gibt den L1-Regularisierungsparameter an; der Wert muss nicht-negativ sein. Standardwert: 0, Mindestwert: 0....
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Gibt den L2-Regularisierungsparameter an; der Wert muss nicht-negativ sein. Standardwert: 0, Mindestwert: 0....
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Gibt Optionen zum Senden von Informationen an das Protokoll und zum Drucken der Iterationsverlaufstabelle an....
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Gibt die Anzeigestufe der Ausgabe an. Standardwert: 0, Mindestwert: 0....
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Gibt an, wie häufig das Iterationsprotokoll gedruckt werden soll. Standardwert: 1, Mindestwert: 1....
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Gibt die Detailstufe in den Zeilen der Iterationsverlaufstabelle an. Standardwert: PRINTBASIC. Optionen sind `PRINTBASIC` (druckt nur grundlegende Informationen), `PRINTDETAIL` (druckt detaillierte Informationen) oder `PRINTNONE` (deaktiviert das Drucken der Iterationsverlaufstabelle)....
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Gibt Optionen für den stochastischen Gradientenabstiegs-Löser (SGD) an....
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Gibt die Rate an, mit der das zweite Moment des Gradienten während jeder SGD-Iteration abnimmt. Standardwert: 0.95, Bereich: [0–1)....
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Wenn auf WAHR gesetzt, wird das zweite Moment des Gradientenvektors verwendet, um die Lernrate für SGD zu skalieren. Standardwert: FALSCH....
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Gibt den Annealing-Parameter an. Standardwert: 1E-06, Mindestwert: 0....
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Gibt die Anzahl der Minibatches an, die jeder Rechen-Thread verarbeitet, bevor die Gewichte über alle Threads und Knoten synchronisiert werden. Mindestwert: 0....
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Gibt den Lernratenparameter für SGD an. Standardwert: 0.001, Mindestwert (exklusiv): 0....
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Gibt die Größe der Minibatches an, die in SGD verwendet werden sollen. Standardwert: 1, Mindestwert: 1....
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Gibt den Momentum-Parameter für SGD an. Standardwert: 0, Bereich: [0–1)....
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Gibt den Seed für den zufälligen Zugriff auf Beobachtungen in jedem Thread für den SGD-Algorithmus an....
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Wenn auf WAHR gesetzt, werden Sperren verwendet, um die Thread-Aggregation durchzuführen; wenn auf FALSCH gesetzt, wird eine atomare (nicht-deterministische) Operation verwendet. Standardwert: FALSCH....
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Gibt Optionen für die Validierung von Modellen an....
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Gibt an, wie häufig (in Epochen) die Validierung erfolgt. Standardwert: 0, Mindestwert: 0....
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Gibt ein Ziel für die Validierungs-Fehlklassifizierungsrate an. Wenn die Fehlklassifizierungsrate unter dieses Ziel fällt, stoppt die Optimierung. Standardwert: 0....
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Gibt eine Anzahl aufeinanderfolgender Validierungen mit steigenden Fehlklassifizierungsraten an, die zulässig sind, bevor die Optimierung vorzeitig beendet wird. Standardwert: 0, Mindestwert: 0....
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Gibt den Frühabbruch-Schwellenwert für den Validierungsfehler an. Wenn der Validierungsfehler in der im `thresholdIter`-Parameter angegebenen Iteration größer als dieser Wert ist, stoppt die Optimierung. Standardwert: 1, Mindestwert: 0....
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Gibt die Iteration an, in der der im `threshold`-Parameter angegebene Frühabbruch-Schwellenwert überprüft wird. Standardwert: 1, Mindestwert: 1....
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Weist zufällig bestimmte Anteile der Beobachtungen in der Eingabetabelle Trainings- und Validierungsrollen zu. Beobachtungen werden logisch in disjunkte Teilmengen für Modelltraining, Validierung und Testen partitioniert....
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Gibt den Seed an, der im Zufallszahlengenerator für die Partitionierung der Daten verwendet werden soll. Standardwert: 0....
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Weist zufällig den angegebenen Anteil der Beobachtungen in der Eingabetabelle der Testrolle zu. Die Summe der in den `test`- und `validate`-Parametern angegebenen Anteile muss kleiner als 1 sein. Bereich: 0–1....
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Weist zufällig den angegebenen Anteil der Beobachtungen in der Eingabetabelle der Validierungsrolle zu. Die Summe der in den `test`- und `validate`-Parametern angegebenen Anteile muss kleiner als 1 sein. Alias: `valid`, Bereich: 0–1....
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Gibt die Variable in den Eingabedaten an, deren Werte verwendet werden, um jeder Beobachtung Rollen zuzuweisen. Beobachtungen werden logisch in disjunkte Teilmengen für Modelltraining, Validierung und Testen partitioniert....
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Benennt die Variable in der Eingabetabelle, deren Werte verwendet werden, um jeder Beobachtung Rollen zuzuweisen. Dieser Parameter ist erforderlich....
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Gibt den formatierten Wert der Variablen an, der verwendet wird, um Beobachtungen der Testrolle zuzuweisen....
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Gibt den formatierten Wert der Variablen an, der verwendet wird, um Beobachtungen der Trainingsrolle zuzuweisen. Wenn der `train`-Parameter nicht angegeben wird, werden alle Beobachtungen, deren Rollen nicht durch die `test`- und `validate`-Parameter bestimmt werden, dem Training zugewiesen....
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Gibt den formatierten Wert der Variablen an, der verwendet wird, um Beobachtungen der Validierungsrolle zuzuweisen. Alias: `valid`....
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Gibt den Seed-Wert für die Zufallszahlengenerierung bei der Initialisierung von Parametern und Clustering an. Standardwert: 0....
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Gibt die Einstellungen für eine Eingabetabelle an. Dieser Parameter ist erforderlich....
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Gibt die Caslib für die Eingabetabelle an, die Sie mit der Aktion verwenden möchten. Standardmäßig wird die aktive Caslib verwendet. Geben Sie einen Wert nur an, wenn Sie auf eine Tabelle aus einer anderen Caslib zugreifen müssen....
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Wenn auf WAHR gesetzt, werden die berechneten Variablen beim Laden der Tabelle erstellt, anstatt beim Start der Aktion. Standardwert: FALSCH....
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