Aracılığıyla paylaş


StandardTrainersCatalog Sınıf

Tanım

public static class StandardTrainersCatalog
type StandardTrainersCatalog = class
Public Module StandardTrainersCatalog
Devralma
StandardTrainersCatalog

Yöntemler

AveragedPerceptron(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, AveragedPerceptronTrainer+Options)

AveragedPerceptronTrainer Boole etiket verileri üzerinde eğitilen doğrusal ikili sınıflandırma modelini kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçeneklerle bir oluşturun.

AveragedPerceptron(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, IClassificationLoss, Single, Boolean, Single, Int32)

AveragedPerceptronTrainerBoole etiket verileri üzerinde eğitilmiş bir doğrusal ikili sınıflandırma modeli kullanarak hedefi tahmin eden bir oluşturun.

LbfgsLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)

Boole etiket verileri üzerinde eğitilmiş doğrusal bir ikili sınıflandırma modeli kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçeneklerle oluşturun LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer .

LbfgsLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)

Boole etiket verileri üzerinde eğitilmiş doğrusal bir ikili sınıflandırma modeli kullanarak hedefi tahmin eden oluşturma LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.

LbfgsMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer+Options)

L-BFGS yöntemiyle eğitilen maksimum entropi sınıflandırma modelini kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçeneklerle oluşturun LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer .

LbfgsMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)

L-BFGS yöntemiyle eğitilen maksimum entropi sınıflandırma modelini kullanarak hedefi tahmin eden oluşturma LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer.

LbfgsPoissonRegression(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LbfgsPoissonRegressionTrainer+Options)

Doğrusal regresyon modeli kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçenekleri kullanarak oluşturma LbfgsPoissonRegressionTrainer .

LbfgsPoissonRegression(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)

Doğrusal regresyon modeli kullanarak hedefi tahmin eden oluşturma LbfgsPoissonRegressionTrainer.

LdSvm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LdSvmTrainer+Options)

Yerel Derin SVM modeli kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçeneklerle oluşturun LdSvmTrainer .

LdSvm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Boolean, Boolean)

Yerel Derin SVM modeli kullanarak hedefi tahmin eden öğesini oluşturun LdSvmTrainer.

LinearSvm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LinearSvmTrainer+Options)

Boole etiket verileri üzerinde eğitilmiş doğrusal bir ikili sınıflandırma modeli kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçeneklerle oluşturun LinearSvmTrainer .

LinearSvm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32)

Boole etiket verileri üzerinde eğitilmiş doğrusal bir ikili sınıflandırma modeli kullanarak hedefi tahmin eden oluşturma LinearSvmTrainer.

NaiveBayes(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String)

NaiveBayesMulticlassTrainerİkili özellik değerlerini destekleyen bir Naive Bayes modeli kullanarak çok sınıflı bir hedefi tahmin eden bir oluşturun.

OneVersusAll<TModel>(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ITrainerEstimator<BinaryPredictionTransformer<TModel>,TModel>, String, Boolean, IEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<ICalibrator>>, Int32, Boolean)

tarafından binaryEstimatorbelirtilen ikili sınıflandırma tahmin aracıyla bire bir strateji kullanarak çok sınıflı bir hedefi tahmin eden bir OneVersusAllTraineroluşturun.

OnlineGradientDescent(RegressionCatalog+RegressionTrainers, OnlineGradientDescentTrainer+Options)

Doğrusal regresyon modeli kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçenekleri kullanarak oluşturma OnlineGradientDescentTrainer .

OnlineGradientDescent(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, IRegressionLoss, Single, Boolean, Single, Int32)

Doğrusal regresyon modeli kullanarak hedefi tahmin eden oluşturma OnlineGradientDescentTrainer.

PairwiseCoupling<TModel>(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ITrainerEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>, TModel>, String, Boolean, IEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<ICalibrator>>, Int32)

tarafından binaryEstimatorbelirtilen ikili sınıflandırma tahmin aracıyla çift yönlü eşleştirme stratejisini kullanarak çok sınıflı bir hedefi tahmin eden bir PairwiseCouplingTraineroluşturun.

Prior(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String)

İkili sınıflandırma modeli kullanarak hedefi tahmin eden öğesini oluşturun PriorTrainer.

Sdca(RegressionCatalog+RegressionTrainers, SdcaRegressionTrainer+Options)

Doğrusal regresyon modeli kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçeneklerle oluşturma SdcaRegressionTrainer .

Sdca(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, ISupportSdcaRegressionLoss, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)

Doğrusal regresyon modeli kullanarak hedefi tahmin eden oluşturma SdcaRegressionTrainer.

SdcaLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)

Doğrusal sınıflandırma modeli kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçeneklerle oluşturma SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer .

SdcaLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)

Doğrusal sınıflandırma modeli kullanarak hedefi tahmin eden öğesini oluşturun SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer.

SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer+Options)

Koordinat azalma yöntemiyle eğitilen maksimum entropi sınıflandırma modelini kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçeneklerle oluşturun SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer .

SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)

Bir koordinat azalma yöntemiyle eğitilen maksimum entropi sınıflandırma modelini kullanarak hedefi tahmin eden öğesini oluşturun SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer.

SdcaNonCalibrated(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SdcaNonCalibratedBinaryTrainer+Options)

Boole etiket verileri üzerinde eğitilen doğrusal sınıflandırma modelini kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçeneklerle oluşturun SdcaNonCalibratedBinaryTrainer .

SdcaNonCalibrated(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, ISupportSdcaClassificationLoss, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)

Doğrusal sınıflandırma modeli kullanarak hedefi tahmin eden öğesini oluşturun SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.

SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer+Options)

Koordinat azalma yöntemiyle eğitilen doğrusal çok sınıflı sınıflandırma modelini kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçeneklerle oluşturun SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer .

SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, ISupportSdcaClassificationLoss, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)

Koordinat azalma yöntemiyle eğitilmiş doğrusal bir çok sınıflı sınıflandırma modelini kullanarak hedefi tahmin eden oluşturma SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer.

SgdCalibrated(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SgdCalibratedTrainer+Options)

Doğrusal sınıflandırma modeli kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçeneklerle oluşturma SgdCalibratedTrainer . Stokastik gradyan azalma (SGD), farklı bir nesnel işlevi en iyi duruma getiren yinelemeli bir algoritmadır.

SgdCalibrated(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Double, Single)

Doğrusal sınıflandırma modeli kullanarak hedefi tahmin eden öğesini oluşturun SgdCalibratedTrainer. Stokastik gradyan azalma (SGD), farklı bir nesnel işlevi en iyi duruma getiren yinelemeli bir algoritmadır.

SgdNonCalibrated(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SgdNonCalibratedTrainer+Options)

Doğrusal sınıflandırma modeli kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçeneklerle oluşturma SgdNonCalibratedTrainer . Stokastik gradyan azalma (SGD), farklı bir nesnel işlevi en iyi duruma getiren yinelemeli bir algoritmadır.

SgdNonCalibrated(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, IClassificationLoss, Int32, Double, Single)

Doğrusal sınıflandırma modeli kullanarak hedefi tahmin eden öğesini oluşturun SgdNonCalibratedTrainer. Stokastik gradyan azalma (SGD), farklı bir nesnel işlevi en iyi duruma getiren yinelemeli bir algoritmadır.

Şunlara uygulanır