NormalizationCatalog Sınıf

Tanım

Ad Alanı:

Microsoft.ML

Bütünleştirilmiş Kod:

Microsoft.ML.Transforms.dll

Paket:

Microsoft.ML v3.0.1

Sayısal normalleştirme bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için TransformsCatalog için uzantı yöntemlerinin koleksiyonu.

public static class NormalizationCatalog

type NormalizationCatalog = class

Public Module NormalizationCatalog

Devralma

Object

NormalizationCatalog

Yöntemler

NormalizeBinning(TransformsCatalog, InputOutputColumnPair[], Int64, Boolean, Int32)	Verileri eşit yoğunluklu bölmelere atayarak normalleştiren bir NormalizingEstimatoroluşturun.
NormalizeBinning(TransformsCatalog, String, String, Int64, Boolean, Int32)	Verileri eşit yoğunluklu bölmelere atayarak normalleştiren bir NormalizingEstimatoroluşturun.
NormalizeGlobalContrast(TransformsCatalog, String, String, Boolean, Boolean, Single)	Genel karşıtlık normalleştirmesi uygulayarak sütunları ayrı ayrı normalleştiren bir GlobalContrastNormalizingEstimatoroluşturun. ayarı ensureZeroMeantrue, belirtilen sütunun ortalamasının sıfır vektör olmasını sağlamak için bir ön işleme adımı uygular.
NormalizeLogMeanVariance(TransformsCatalog, InputOutputColumnPair[], Boolean, Int64, Boolean)	Verilerin logaritmasındaki hesaplanan ortalamaya ve varyansa göre normalleştiren bir NormalizingEstimatoroluşturun.
NormalizeLogMeanVariance(TransformsCatalog, InputOutputColumnPair[], Int64, Boolean)	Verilerin logaritmasındaki hesaplanan ortalamaya ve varyansa göre normalleştiren bir NormalizingEstimatoroluşturun.
NormalizeLogMeanVariance(TransformsCatalog, String, Boolean, String, Int64, Boolean)	Verilerin logaritmasındaki hesaplanan ortalamaya ve varyansa göre normalleştiren bir NormalizingEstimatoroluşturun.
NormalizeLogMeanVariance(TransformsCatalog, String, String, Int64, Boolean)	Verilerin logaritmasındaki hesaplanan ortalamaya ve varyansa göre normalleştiren bir NormalizingEstimatoroluşturun.
NormalizeLpNorm(TransformsCatalog, String, String, LpNormNormalizingEstimatorBase+NormFunction, Boolean)	Giriş sütunundaki vektörleri birim normunda normalleştiren (ölçekleyen) bir LpNormNormalizingEstimatoroluşturun. Kullanılan norm türü tarafından normtanımlanır. ayarı ensureZeroMeantrue, belirtilen sütunun ortalamasının sıfır vektör olmasını sağlamak için bir ön işlem adımı uygular.
NormalizeMeanVariance(TransformsCatalog, InputOutputColumnPair[], Int64, Boolean, Boolean)	Verilerin hesaplanan ortalaması ve varyansı temelinde normalleştiren bir NormalizingEstimatoroluşturun.
NormalizeMeanVariance(TransformsCatalog, String, String, Int64, Boolean, Boolean)	Verilerin hesaplanan ortalaması ve varyansı temelinde normalleştiren bir NormalizingEstimatoroluşturun.
NormalizeMinMax(TransformsCatalog, InputOutputColumnPair[], Int64, Boolean)	Verilerin gözlemlenen en düşük ve en yüksek değerlerine göre normalleştiren bir NormalizingEstimatoroluşturun.
NormalizeMinMax(TransformsCatalog, String, String, Int64, Boolean)	Verilerin gözlemlenen en düşük ve en yüksek değerlerine göre normalleştiren bir NormalizingEstimatoroluşturun.
NormalizeRobustScaling(TransformsCatalog, InputOutputColumnPair[], Int64, Boolean, UInt32, UInt32)	Verileri 0 civarında ortalayarak (ortanca değeri kaldırarak) aykırı değerlere dayanıklı istatistikleri kullanarak normalleştiren ve verileri nicel aralığına göre ölçeklendirerek (varsayılan olarak karekökil aralığına göre) bir NormalizingEstimatoroluşturun.
NormalizeRobustScaling(TransformsCatalog, String, String, Int64, Boolean, UInt32, UInt32)	Verileri 0 civarında ortalayarak (ortanca değeri kaldırarak) aykırı değerlere dayanıklı istatistikleri kullanarak normalleştiren ve verileri nicel aralığına göre ölçeklendirerek (varsayılan olarak karekökil aralığına göre) bir NormalizingEstimatoroluşturun.
NormalizeSupervisedBinning(TransformsCatalog, InputOutputColumnPair[], String, Int64, Boolean, Int32, Int32)	Verileri sütunla labelColumnName bağıntıya göre bölmelere atayarak normalleştiren bir NormalizingEstimatoroluşturun.
NormalizeSupervisedBinning(TransformsCatalog, String, String, String, Int64, Boolean, Int32, Int32)	Verileri sütunla labelColumnName bağıntıya göre bölmelere atayarak normalleştiren bir NormalizingEstimatoroluşturun.