MatrixFactorizationTrainer.Options Класс
Определение
Важно!
Некоторые сведения относятся к предварительной версии продукта, в которую до выпуска могут быть внесены существенные изменения. Майкрософт не предоставляет никаких гарантий, явных или подразумеваемых, относительно приведенных здесь сведений.
Параметры для , MatrixFactorizationTrainer используемые в MatrixFactorization(Options).
public sealed class MatrixFactorizationTrainer.Optionstype MatrixFactorizationTrainer.Options = classPublic NotInheritable Class MatrixFactorizationTrainer.Options- Наследование
-
MatrixFactorizationTrainer.Options
Конструкторы
| MatrixFactorizationTrainer.Options() |
Параметры для , MatrixFactorizationTrainer используемые в MatrixFactorization(Options). |
Поля
| Alpha |
Важность потери ненаблюдаемых записей при одноклассовой матричной факторизации. Применимо, если LossFunction задано значение SquareLossOneClass |
| ApproximationRank |
Ранг матриц приближения. |
| C |
Требуемое отрицательное значение записей в одноклассовой матричной факторизации. Применимо, если LossFunction задано значение SquareLossOneClass |
| LabelColumnName |
Переменная имени (т. е. столбец в системе IDataView типов), используемая в качестве значения элемента матрицы. Данные столбца должны иметь значение KeyDataViewType. |
| Lambda |
Параметр регуляризации. |
| LearningRate |
Начальная скорость обучения. Он задает скорость алгоритма обучения. |
| LossFunction |
Функция потерь сведена к минимуму для поиска матриц факторов. |
| MatrixColumnIndexColumnName |
Имя переменной (т. е. Столбец в системе типов), используемое в IDataView качестве индекса столбца матрицы. Данные столбца должны иметь значение Single. |
| MatrixRowIndexColumnName |
Имя переменной (т. е. столбца в системе IDataView типов), используемое в качестве индекса строки матрицы. Данные столбца должны иметь значение KeyDataViewType. |
| NonNegative |
Принудительная матрица коэффициентов к не отрицательным значениям. |
| NumberOfIterations |
Число итераций обучения. |
| NumberOfThreads |
Количество потоков будет использоваться во время обучения. Если не указано, будут использоваться все доступные потоки. |
| Quiet |
Подавлять запись дополнительных сведений в выходные данные. |