MklComponentsCatalog 클래스

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML

어셈블리:

Microsoft.ML.Mkl.Components.dll

패키지:

Microsoft.ML.Mkl.Components v3.0.1

MKL(수학 커널 라이브러리) 트레이너를 TransformsCatalog 만들고 구성 요소를 변환하기 위한 RegressionCatalog.RegressionTrainersBinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers확장 메서드의 컬렉션입니다.

public static class MklComponentsCatalog

type MklComponentsCatalog = class

Public Module MklComponentsCatalog

상속

Object

MklComponentsCatalog

메서드

Ols(RegressionCatalog+RegressionTrainers, OlsTrainer+Options)	선형 회귀 모델을 사용하여 대상을 예측하는 고급 옵션을 사용하여 만듭니 OlsTrainer 다.
Ols(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String)	선형 회귀 모델을 사용하여 대상을 예측하는 Create OlsTrainer.
SymbolicSgdLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, Int32)	부울 레이블 데이터를 통해 학습된 선형 이진 분류 모델을 사용하여 대상을 예측하는 를 만듭니 SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer다. SGD(확률 그라데이션 하강)는 서로 다른 목표 함수를 최적화하는 반복 알고리즘입니다. 심 SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer볼 실행을 사용하여 SGD를 병렬화합니다.
SymbolicSgdLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)	부울 레이블 데이터를 통해 학습된 선형 이진 분류 모델을 사용하여 대상을 예측하는 고급 옵션을 사용하여 만듭니 SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer 다. SGD(확률 그라데이션 하강)는 서로 다른 목표 함수를 최적화하는 반복 알고리즘입니다. 심 SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer볼 실행을 사용하여 SGD를 병렬화합니다.
VectorWhiten(TransformsCatalog, String, String, WhiteningKind, Single, Int32, Int32)	알려진 공변성 행렬이 있는 임의 변수의 벡터로 채워진 열을 공변이 ID 행렬인 새 변수 집합으로 가져옵니다. 즉, 서로 상호 관련이 없으며 각각 분산 1이 있습니다.