ApproximatedKernelMappingEstimator Klasa

Definicja

Przestrzeń nazw:

Microsoft.ML.Transforms

Zestaw:

Microsoft.ML.Transforms.dll

Pakiet:

Microsoft.ML v3.0.1

Mapuje kolumny wektorów na przestrzeń funkcji o niskim wymiarach.

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)

Dziedziczenie

Object

ApproximatedKernelMappingEstimator

Implementuje

IEstimator<ApproximatedKernelTransformer>

Uwagi

Charakterystyka narzędzia do szacowania

Czy ten narzędzie do szacowania musi przyjrzeć się danym, aby wytrenować jego parametry?	Tak
Typ danych kolumny wejściowej	Znany wektor wielkości Single
Typ danych kolumny wyjściowej	Znany wektor wielkości Single
Eksportowanie do pliku ONNX	Nie

ApproximatedKernelTransformer Wynikowy tworzy nową kolumnę o nazwie określonej w parametrach nazwy kolumny wyjściowej, gdzie każdy wektor wejściowy jest mapowany na przestrzeń funkcji, w której wewnętrzne produkty przybliżone jeden z dwóch funkcji jądra niezmiennego shift: jądro Gaussian lub jądro Laplacian. Mapując funkcje na przestrzeń, która przybliża jądro nieliniowe, metody liniowe mogą służyć do przybliżonych bardziej złożonych modeli svM jądra. To mapowanie opiera się na artykule Losowe funkcje dla Large-Scale Maszyny jądra przez Rahimi i Recht.

Zapoznaj się z sekcją Zobacz również, aby uzyskać linki do przykładów użycia.

Metody

Fit(IDataView)	Trenuje i zwraca wartość ApproximatedKernelTransformer.
GetOutputSchema(SchemaShape)	SchemaShape Zwraca schemat, który zostanie wygenerowany przez transformator. Służy do propagacji schematu i weryfikacji w potoku.

Metody rozszerzania

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

Dołącz punkt kontrolny buforowania do łańcucha narzędzia do szacowania. Zapewni to, że narzędzia do szacowania podrzędnego zostaną wytrenowane względem buforowanych danych. Warto mieć punkt kontrolny buforowania, zanim trenerzy przejmą wiele danych.

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

Biorąc pod uwagę narzędzie do szacowania, zwróć obiekt opakowujący, który wywoła delegata po Fit(IDataView) wywołaniu. Często ważne jest, aby narzędzie do szacowania zwracało informacje o tym, co było odpowiednie, dlatego Fit(IDataView) metoda zwraca specjalnie wpisany obiekt, a nie tylko ogólną ITransformerwartość . Jednak w tym samym czasie IEstimator<TTransformer> często są tworzone w potoki z wieloma obiektami, więc może być konieczne utworzenie łańcucha narzędzi do szacowania za pośrednictwem EstimatorChain<TLastTransformer> miejsca, w którym narzędzie do szacowania, dla którego chcemy uzyskać transformator jest pochowany gdzieś w tym łańcuchu. W tym scenariuszu możemy za pomocą tej metody dołączyć delegata, który zostanie wywołany po wywołaniu dopasowania.

Zobacz też

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