Aracılığıyla paylaş

LinearSvmTrainer.Options Sınıf

  • Başvuru

Tanım

Ad Alanı:
Microsoft.ML.Trainers
Bütünleştirilmiş Kod:
Microsoft.ML.StandardTrainers.dll
Paket:
Microsoft.ML v3.0.1
Paket:
Microsoft.ML v1.0.0
Paket:
Microsoft.ML v1.1.0
Paket:
Microsoft.ML v1.2.0
Paket:
Microsoft.ML v1.3.1
Paket:
Microsoft.ML v1.4.0
Paket:
Microsoft.ML v1.5.5
Paket:
Microsoft.ML v1.6.0
Paket:
Microsoft.ML v1.7.0
Paket:
Microsoft.ML v2.0.0

içinde LinearSvm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LinearSvmTrainer+Options)kullanılan için LinearSvmTrainer seçenekleri.

public sealed class LinearSvmTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.OnlineLinearOptions
type LinearSvmTrainer.Options = class
    inherit OnlineLinearOptions
Public NotInheritable Class LinearSvmTrainer.Options
Inherits OnlineLinearOptions
Devralma
Object
TrainerInputBase
TrainerInputBaseWithLabel
OnlineLinearOptions
LinearSvmTrainer.Options

Oluşturucular

LinearSvmTrainer.Options()

içinde LinearSvm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LinearSvmTrainer+Options)kullanılan için LinearSvmTrainer seçenekleri.

Alanlar

BatchSize

içinde LinearSvm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LinearSvmTrainer+Options)kullanılan için LinearSvmTrainer seçenekleri.
ExampleWeightColumnName

Kullanılacak sütun örneğin ağırlık.
FeatureColumnName

Özellikler için kullanılacak sütun.

(Devralındığı yer: TrainerInputBase)
InitialWeightsDiameter

İlk ağırlıklar ve sapma ölçeği.

(Devralındığı yer: OnlineLinearOptions)
LabelColumnName

Etiketler için kullanılacak sütun.

(Devralındığı yer: TrainerInputBaseWithLabel)
Lambda

içinde LinearSvm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LinearSvmTrainer+Options)kullanılan için LinearSvmTrainer seçenekleri.
NoBias

içinde LinearSvm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LinearSvmTrainer+Options)kullanılan için LinearSvmTrainer seçenekleri.
NumberOfIterations

Eğitim veri kümesinden geçen geçişlerin sayısı.

(Devralındığı yer: OnlineLinearOptions)
PerformProjection

içinde LinearSvm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LinearSvmTrainer+Options)kullanılan için LinearSvmTrainer seçenekleri.
Shuffle

Her eğitim yinelemesi için verilerin karıştırılıp karıştırılmayacağını belirler.

(Devralındığı yer: OnlineLinearOptions)

Şunlara uygulanır