ComputeLogisticRegressionStandardDeviation.ComputeStandardDeviation Metoda

Definicja

Przestrzeń nazw:

Microsoft.ML.Trainers

Zestaw:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Pakiet:

Microsoft.ML v3.0.1

Oblicza macierz odchylenia standardowego każdej z niezerowych wag treningowych, które są potrzebne do obliczenia dalszego odchylenia standardowego, wartości p i z-Score. Obliczenia nie są częścią pakietu Microsoft.ML ze względu na rozmiar MKL. Jeśli potrzebujesz tych obliczeń, dodaj pakiet Microsoft.ML.Mkl.Components i zainicjuj ComputeStandardDeviation implementację ComputeLogisticRegressionStandardDeviation w pakiecie Microsoft.ML.Mkl.Components. Ze względu na istnienie regularyzacji przybliżenie służy do obliczania wariancji wytrenowanych współczynników liniowych.

public abstract Microsoft.ML.Data.VBuffer<float> ComputeStandardDeviation (double[] hessian, int[] weightIndices, int parametersCount, int currentWeightsCount, Microsoft.ML.Runtime.IChannel ch, float l2Weight);

abstract member ComputeStandardDeviation : double[] * int[] * int * int * Microsoft.ML.Runtime.IChannel * single -> Microsoft.ML.Data.VBuffer<single>

Public MustOverride Function ComputeStandardDeviation (hessian As Double(), weightIndices As Integer(), parametersCount As Integer, currentWeightsCount As Integer, ch As IChannel, l2Weight As Single) As VBuffer(Of Single)

Parametry

hessian

Double[]

weightIndices

Int32[]

parametersCount

Int32

currentWeightsCount

Int32

ch

IChannel

l2Weight

Single

Zwraca

VBuffer<Single>