MklComponentsCatalog 类

定义

命名空间:

Microsoft.ML

程序集:

Microsoft.ML.Mkl.Components.dll

包:

Microsoft.ML.Mkl.Components v3.0.1

扩展RegressionCatalog.RegressionTrainersBinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers方法的集合，以及TransformsCatalog创建 MKL (数学内核库) 训练器和转换组件。

public static class MklComponentsCatalog

type MklComponentsCatalog = class

Public Module MklComponentsCatalog

继承

Object

MklComponentsCatalog

方法

Ols(RegressionCatalog+RegressionTrainers, OlsTrainer+Options)	使用高级选项创建 OlsTrainer ，该选项使用线性回归模型预测目标。
Ols(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String)	创建 OlsTrainer，该模型使用线性回归模型预测目标。
SymbolicSgdLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, Int32)	创建 SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer，该模型使用通过布尔标签数据训练的线性二元分类模型预测目标。 随机渐变下降 () 是一种迭代算法，用于优化可区分的目标函数。 使用SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer符号执行将 SGD 并行化。
SymbolicSgdLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)	使用高级选项创建 SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer ，该选项使用通过布尔标签数据训练的线性二元分类模型预测目标。 随机渐变下降 () 是一种迭代算法，用于优化可区分的目标函数。 使用SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer符号执行将 SGD 并行化。
VectorWhiten(TransformsCatalog, String, String, WhiteningKind, Single, Int32, Int32)	将用具有已知协变矩阵的随机变量的矢量填充列成一组新变量，其协变是标识矩阵，这意味着它们不相关，并且每个变量都具有方差 1。