NormalizationCatalog Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML

Сборка:

Microsoft.ML.Transforms.dll

Пакет:

Microsoft.ML v2.0.0

Коллекция методов расширения для TransformsCatalog создания экземпляров компонентов числовой нормализации.

public static class NormalizationCatalog

type NormalizationCatalog = class

Public Module NormalizationCatalog

Наследование

Object

NormalizationCatalog

Методы

NormalizeBinning(TransformsCatalog, InputOutputColumnPair[], Int64, Boolean, Int32)	NormalizingEstimatorСоздайте объект, который нормализуется, назначив данные в ячейки с одинаковой плотностью.
NormalizeBinning(TransformsCatalog, String, String, Int64, Boolean, Int32)	NormalizingEstimatorСоздайте объект, который нормализуется, назначив данные в ячейки с одинаковой плотностью.
NormalizeGlobalContrast(TransformsCatalog, String, String, Boolean, Boolean, Single)	Создайте объект GlobalContrastNormalizingEstimator, который нормализует столбцы по отдельности, применяя нормализацию глобальной контрастности. trueЕсли задано значение ensureZeroMean , применяется шаг предварительной обработки, чтобы среднее значение указанного столбца было нулевым вектором.
NormalizeLogMeanVariance(TransformsCatalog, InputOutputColumnPair[], Boolean, Int64, Boolean)	NormalizingEstimatorСоздайте объект, который нормализуется на основе вычисленного среднего и дисперсии логарифма данных.
NormalizeLogMeanVariance(TransformsCatalog, InputOutputColumnPair[], Int64, Boolean)	NormalizingEstimatorСоздайте объект, который нормализуется на основе вычисленного среднего и дисперсии логарифма данных.
NormalizeLogMeanVariance(TransformsCatalog, String, Boolean, String, Int64, Boolean)	NormalizingEstimatorСоздайте объект, который нормализуется на основе вычисленного среднего и дисперсии логарифма данных.
NormalizeLogMeanVariance(TransformsCatalog, String, String, Int64, Boolean)	NormalizingEstimatorСоздайте объект, который нормализуется на основе вычисленного среднего и дисперсии логарифма данных.
NormalizeLpNorm(TransformsCatalog, String, String, LpNormNormalizingEstimatorBase+NormFunction, Boolean)	LpNormNormalizingEstimatorСоздайте объект, который нормализует (масштабы) в входном столбце норму единицы. Тип используемой нормы определяется .norm trueЕсли задано значение ensureZeroMean , применяется шаг предварительной обработки, чтобы среднее значение указанного столбца было нулевым вектором.
NormalizeMeanVariance(TransformsCatalog, InputOutputColumnPair[], Int64, Boolean, Boolean)	NormalizingEstimatorСоздайте объект, который нормализуется на основе вычисленного среднего значения и дисперсии данных.
NormalizeMeanVariance(TransformsCatalog, String, String, Int64, Boolean, Boolean)	NormalizingEstimatorСоздайте объект, который нормализуется на основе вычисленного среднего значения и дисперсии данных.
NormalizeMinMax(TransformsCatalog, InputOutputColumnPair[], Int64, Boolean)	NormalizingEstimatorСоздайте объект, который нормализуется на основе наблюдаемых минимальных и максимальных значений данных.
NormalizeMinMax(TransformsCatalog, String, String, Int64, Boolean)	NormalizingEstimatorСоздайте объект, который нормализуется на основе наблюдаемых минимальных и максимальных значений данных.
NormalizeRobustScaling(TransformsCatalog, InputOutputColumnPair[], Int64, Boolean, UInt32, UInt32)	NormalizingEstimatorСоздайте объект, который нормализует использование статистических данных, которые являются надежными для выбросов, выравнивая данные вокруг 0 (удаляя медиану) и масштабируя данные в соответствии с диапазоном квантилей (по умолчанию используется межквартилный диапазон).
NormalizeRobustScaling(TransformsCatalog, String, String, Int64, Boolean, UInt32, UInt32)	NormalizingEstimatorСоздайте объект, который нормализует использование статистических данных, которые являются надежными для выбросов, выравнивая данные вокруг 0 (удаляя медиану) и масштабируя данные в соответствии с диапазоном квантилей (по умолчанию используется межквартилный диапазон).
NormalizeSupervisedBinning(TransformsCatalog, InputOutputColumnPair[], String, Int64, Boolean, Int32, Int32)	NormalizingEstimatorСоздайте объект, который нормализуется путем назначения данных в ячейки на основе корреляции со столбцомlabelColumnName.
NormalizeSupervisedBinning(TransformsCatalog, String, String, String, Int64, Boolean, Int32, Int32)	NormalizingEstimatorСоздайте объект, который нормализуется путем назначения данных в ячейки на основе корреляции со столбцомlabelColumnName.