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MachineLearningSweepJob 构造函数

参考

定义

命名空间:: Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models

程序集:: Azure.ResourceManager.MachineLearning.dll

包:: Azure.ResourceManager.MachineLearning v1.1.1

包:: Azure.ResourceManager.MachineLearning v1.2.0-beta.2

重要

一些信息与预发行产品相关，相应产品在发行之前可能会进行重大修改。对于此处提供的信息，Microsoft 不作任何明示或暗示的担保。

初始化 MachineLearningSweepJob 的新实例。

public MachineLearningSweepJob (Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningObjective objective, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.SamplingAlgorithm samplingAlgorithm, BinaryData searchSpace, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningTrialComponent trial);

new Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningSweepJob : Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningObjective * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.SamplingAlgorithm * BinaryData * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningTrialComponent -> Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningSweepJob

Public Sub New (objective As MachineLearningObjective, samplingAlgorithm As SamplingAlgorithm, searchSpace As BinaryData, trial As MachineLearningTrialComponent)

参数

objective: MachineLearningObjective

[必需]优化目标。

samplingAlgorithm: SamplingAlgorithm

[必需]超参数采样算法请注意 SamplingAlgorithm ，是基类。根据方案，可能需要在此处分配基类的派生类，或者此属性需要强制转换为可能的派生类之一。可用的派生类包括 BayesianSamplingAlgorithm、 GridSamplingAlgorithm 和 RandomSamplingAlgorithm。

searchSpace: BinaryData

[必需]包含每个参数及其分布的字典。字典键是参数的名称。

trial: MachineLearningTrialComponent

[必需]试用组件定义。

例外

ArgumentNullException

objective、samplingAlgorithm、searchSpace 或 trial 为 null。

适用于