ApproximatedKernelMappingEstimator 类

定义

命名空间:

Microsoft.ML.Transforms

程序集:

Microsoft.ML.Transforms.dll

包:

Microsoft.ML v3.0.1

将矢量列映射到低维特征空间。

public sealed class ApproximatedKernelMappingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Transforms.ApproximatedKernelTransformer>

type ApproximatedKernelMappingEstimator = class
    interface IEstimator<ApproximatedKernelTransformer>

Public NotInheritable Class ApproximatedKernelMappingEstimator
Implements IEstimator(Of ApproximatedKernelTransformer)

继承

Object

ApproximatedKernelMappingEstimator

实现

IEstimator<ApproximatedKernelTransformer>

注解

估算器特征

此估算器是否需要查看数据来训练其参数？	是
输入列数据类型	已知大小的矢量 Single
输出列数据类型	已知大小的矢量 Single
可导出到 ONNX	否

生成的 ApproximatedKernelTransformer 结果创建一个新列，该列在输出列名称参数中指定，其中每个输入向量映射到特征空间，其中内部产品大约是两个移位固定内核函数之一：Gaussian 内核或 Laplacian 内核之一。 通过将特征映射到近似非线性内核的空间，线性方法可用于近似更复杂的内核 SVM 模型。 此映射基于 Rahimi 和 Recht Large-Scale 内核计算机的论文随机特征 。

有关使用示例的链接，请查看“另请参阅”部分。

方法

Fit(IDataView)	火车并返回一个 ApproximatedKernelTransformer。
GetOutputSchema(SchemaShape)	返回 SchemaShape 由转换器生成的架构。 用于管道中的架构传播和验证。

扩展方法

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)	将“缓存检查点”追加到估算器链。 这将确保针对缓存的数据训练下游估算器。 在执行多个数据传递的训练器之前，拥有缓存检查点会很有帮助。
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)	给定估算器后，返回将调用委托的 Fit(IDataView) 包装对象。 估算器通常必须返回有关拟合情况的信息，这就是为什么 Fit(IDataView) 该方法返回特定类型化对象的原因，而不仅仅是常规 ITransformer对象。 但是，同时， IEstimator<TTransformer> 通常形成为包含许多对象的管道，因此，我们可能需要通过 EstimatorChain<TLastTransformer> 估算器链生成一系列估算器，以便我们要获取转换器的估算器被埋在此链中的某个位置。 对于这种情况，我们可以通过此方法附加调用一次将调用的委托。

另请参阅

• ApproximatedKernelMap(TransformsCatalog, String, String, Int32, Boolean, KernelBase, Nullable<Int32>)