ApproximatedKernelMappingEstimator Clase

Definición

Espacio de nombres:

Microsoft.ML.Transforms

Ensamblado:

Microsoft.ML.Transforms.dll

Paquete:

Microsoft.ML v3.0.1

Asigna columnas vectoriales a un espacio de características de baja dimensión.

public sealed class ApproximatedKernelMappingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Transforms.ApproximatedKernelTransformer>

type ApproximatedKernelMappingEstimator = class
    interface IEstimator<ApproximatedKernelTransformer>

Public NotInheritable Class ApproximatedKernelMappingEstimator
Implements IEstimator(Of ApproximatedKernelTransformer)

Herencia

Object

ApproximatedKernelMappingEstimator

Implementaciones

IEstimator<ApproximatedKernelTransformer>

Comentarios

Características del estimador

¿Este estimador necesita examinar los datos para entrenar sus parámetros?	Sí
Tipo de datos de columna de entrada	Vector de tamaño conocido de Single
Tipo de datos de columna de salida	Vector de tamaño conocido de Single
Exportable a ONNX	No

El resultado ApproximatedKernelTransformer crea una nueva columna, denominada como se especifica en los parámetros de nombre de columna de salida, donde cada vector de entrada se asigna a un espacio de características donde los productos internos aproximan una de las dos funciones del kernel invariable de desplazamiento: el kernel gaussiano o el kernel laplaciano. Mediante la asignación de características a un espacio que aproxima los kernels no lineales, se pueden usar métodos lineales para aproximar modelos SVM de kernel más complejos. Esta asignación se basa en el documento Características aleatorias para Large-Scale máquinas kernel de Rahimi y Recht.

Consulte la sección Consulte también los vínculos a ejemplos de uso.

Métodos

Fit(IDataView)	Entrena y devuelve un ApproximatedKernelTransformerobjeto .
GetOutputSchema(SchemaShape)	Devuelve el SchemaShape del esquema que generará el transformador. Se usa para la propagación y comprobación del esquema en una canalización.

Métodos de extensión

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Anexe un "punto de control de almacenamiento en caché" a la cadena del estimador. Esto garantizará que los estimadores de bajada se entrenarán con datos almacenados en caché. Resulta útil tener un punto de control de almacenamiento en caché antes de que los instructores tomen varios pases de datos.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Dado un estimador, devuelva un objeto de ajuste que llamará a un delegado una vez Fit(IDataView) . A menudo, es importante que un estimador devuelva información sobre lo que cabe, por lo que el Fit(IDataView) método devuelve un objeto con tipo específico, en lugar de simplemente un general ITransformer. Sin embargo, al mismo tiempo, IEstimator<TTransformer> a menudo se forman en canalizaciones con muchos objetos, por lo que es posible que tengamos que crear una cadena de estimadores a través EstimatorChain<TLastTransformer> de donde el estimador para el que queremos obtener el transformador se enterró en algún lugar de esta cadena. En ese escenario, podemos a través de este método adjuntar un delegado al que se llamará una vez que se llame a fit.

Consulte también

• ApproximatedKernelMap(TransformsCatalog, String, String, Int32, Boolean, KernelBase, Nullable<Int32>)