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 binaryEstimator belirtilen 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 binaryEstimator belirtilen 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.
|