Compartir a través de


ComputeLogisticRegressionStandardDeviation Clase

Definición

Calcula la matriz de desviación estándar de cada uno de los pesos de entrenamiento distintos de cero, necesarios para calcular aún más la desviación estándar, el valor p y la puntuación z. Use la implementación de esta clase en el paquete Microsoft.ML.Mkl.Components que usa la biblioteca de kernels matemáticas de Intel. Debido a la existencia de regularización, se usa una aproximación para calcular las variaciones de los coeficientes lineales entrenados.

public abstract class ComputeLogisticRegressionStandardDeviation
type ComputeLogisticRegressionStandardDeviation = class
Public MustInherit Class ComputeLogisticRegressionStandardDeviation
Herencia
ComputeLogisticRegressionStandardDeviation
Derivado

Constructores

ComputeLogisticRegressionStandardDeviation()

Calcula la matriz de desviación estándar de cada uno de los pesos de entrenamiento distintos de cero, necesarios para calcular aún más la desviación estándar, el valor p y la puntuación z. Use la implementación de esta clase en el paquete Microsoft.ML.Mkl.Components que usa la biblioteca de kernels matemáticas de Intel. Debido a la existencia de regularización, se usa una aproximación para calcular las variaciones de los coeficientes lineales entrenados.

Métodos

ComputeStandardDeviation(Double[], Int32[], Int32, Int32, IChannel, Single)

Calcula la matriz de desviación estándar de cada uno de los pesos de entrenamiento distintos de cero, necesarios para calcular aún más la desviación estándar, el valor p y la puntuación z. Los cálculos no forman parte de Microsoft.ML paquete, debido al tamaño de MKL. Si necesita estos cálculos, agregue el paquete Microsoft.ML.Mkl.Components e inicialice ComputeStandardDeviation a la ComputeLogisticRegressionStandardDeviation implementación en el paquete Microsoft.ML.Mkl.Components. Debido a la existencia de regularización, se usa una aproximación para calcular las variaciones de los coeficientes lineales entrenados.

Se aplica a