LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LightGbmMulticlassTrainer+Options)
|
Creare LightGbmMulticlassTrainer con opzioni avanzate, che stimano una destinazione usando un modello di classificazione multiclasse dell'albero delle decisioni con boosting a gradienti.
|
LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, Stream, String)
|
Creare LightGbmMulticlassTrainer da un modello LightGBM con training preliminare, che stima una destinazione usando un modello di classificazione multiclasse dell'albero delle decisioni con boosting a gradienti.
|
LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers,
String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>,
Int32)
|
Creare LightGbmMulticlassTrainer, che stima una destinazione usando un modello di classificazione multiclasse dell'albero delle decisioni con boosting a gradienti.
|
LbfgsMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer+Options)
|
Creare LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer con opzioni avanzate, che stimano una destinazione usando un modello di classificazione entropia massima sottoposto a training con il metodo L-BFGS.
|
LbfgsMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)
|
Creare LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer, che stima una destinazione usando un modello di classificazione entropia massima sottoposto a training con il metodo L-BFGS.
|
NaiveBayes(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String)
|
Creare un NaiveBayesMulticlassTraineroggetto , che stima una destinazione multiclasse usando un modello Naive Bayes che supporta i valori di funzionalità binari.
|
OneVersusAll<TModel>(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers,
ITrainerEstimator<BinaryPredictionTransformer<TModel>,TModel>,
String, Boolean, IEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<ICalibrator>>,
Int32, Boolean)
|
Creare un OneVersusAllTraineroggetto , che stima una destinazione multiclasse usando una strategia one-versus-all con lo strumento di stima della classificazione binaria specificato da binaryEstimator .
|
PairwiseCoupling<TModel>(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers,
ITrainerEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>,
TModel>, String, Boolean, IEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<ICalibrator>>,
Int32)
|
Creare un PairwiseCouplingTraineroggetto , che stima una destinazione multiclasse usando la strategia di accoppiamento pairwise con lo strumento di stima della classificazione binaria specificato da binaryEstimator .
|
SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer+Options)
|
Creare SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer con opzioni avanzate, che stimano una destinazione usando un modello di classificazione di entropia massima sottoposto a training con un metodo di discesa delle coordinate.
|
SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers,
String, String, String, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)
|
Creare SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer, che stima una destinazione usando un modello di classificazione entropia massima sottoposto a training con un metodo di discesa delle coordinate.
|
SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer+Options)
|
Creare SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer con opzioni avanzate, che stimano una destinazione usando un modello di classificazione multiclasse lineare sottoposto a training con un metodo di discesa delle coordinate.
|
SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers,
String, String, String, ISupportSdcaClassificationLoss, Nullable<Single>,
Nullable<Single>, Nullable<Int32>)
|
Creare SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer, che stima una destinazione usando un modello di classificazione multiclasse lineare sottoposto a training con un metodo di discesa delle coordinate.
|
ImageClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ImageClassificationTrainer+Options)
|
Creare ImageClassificationTrainer usando le opzioni avanzate, che esegue il training di una rete neurale profonda (DNN) per classificare le immagini.
|
ImageClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, IDataView)
|
Creare ImageClassificationTrainer, che esegue il training di una rete neurale profonda (DNN) per classificare le immagini.
|