FieldAwareFactorizationMachineModelParameters Kelas

Definisi

Ruang nama:

Microsoft.ML.Trainers

Rakitan:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Paket:

Microsoft.ML v3.0.1

Parameter model untuk FieldAwareFactorizationMachineTrainer.

public sealed class FieldAwareFactorizationMachineModelParameters : Microsoft.ML.Trainers.ModelParametersBase<float>

type FieldAwareFactorizationMachineModelParameters = class
    inherit ModelParametersBase<single>

Public NotInheritable Class FieldAwareFactorizationMachineModelParameters
Inherits ModelParametersBase(Of Single)

Warisan

Object

ModelParametersBase<Single>

FieldAwareFactorizationMachineModelParameters

Properti

FeatureCount	Dapatkan jumlah fitur. Ini adalah simbol n dalam dokumen: https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf
FieldCount	Mendapatkan jumlah bidang. Ini adalah simbol m dalam dokumen: https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf
LatentDimension	Dapatkan dimensi laten. Ini adalah panjang v_{j, f} dalam dokumen: https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf

Metode

GetLatentWeights()

Representasi laten dari setiap fitur. Perhatikan bahwa satu fitur mungkin memiliki FieldCount vektor laten dan setiap vektor laten berisi LatentDimension nilai. Di bidang f-th, vektor laten fitur j-th, v_{j, f} di dokumen https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf, dimulai dari latentWeights[j * fieldCount * latentDim + f * latentDim]. Elemen k-th di v_{j, f} adalah latentWeights[j * fieldCount * latentDim + f * latentDim + k]. Ukuran nilai yang dikembalikan adalah featureCount x fieldCount x latentDim.

GetLinearWeights()

Koefisien linier fitur. Ini adalah simbol w dalam dokumen: https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf

Implementasi Antarmuka Eksplisit

ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext)

Parameter model untuk FieldAwareFactorizationMachineTrainer. (Diperoleh dari ModelParametersBase<TOutput>)