NormalizationCatalog 類別

定義

命名空間:

Microsoft.ML

組件:

Microsoft.ML.Transforms.dll

套件:

Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4

來源:

NormalizerCatalog.cs

建立數值正規化元件實例的擴充方法 TransformsCatalog 集合。

public static class NormalizationCatalog

type NormalizationCatalog = class

Public Module NormalizationCatalog

繼承

Object

NormalizationCatalog

方法

名稱	Description
NormalizeBinning(TransformsCatalog, InputOutputColumnPair[], Int64, Boolean, Int32)	建立一個 NormalizingEstimator，透過將資料分配到密度相等的分箱來正規化。
NormalizeBinning(TransformsCatalog, String, String, Int64, Boolean, Int32)	建立一個 NormalizingEstimator，透過將資料分配到密度相等的分箱來正規化。
NormalizeGlobalContrast(TransformsCatalog, String, String, Boolean, Boolean, Single)	建立一個 GlobalContrastNormalizingEstimator，可以應用全域對比度正規化，逐欄正規化。 將 設 ensureZeroMean 為 true，將進行預處理步驟，使指定欄位的平均值為零向量。
NormalizeLogMeanVariance(TransformsCatalog, InputOutputColumnPair[], Boolean, Int64, Boolean)	建立一個 NormalizingEstimator，根據計算出的資料對數的平均值與變異數進行正規化。
NormalizeLogMeanVariance(TransformsCatalog, InputOutputColumnPair[], Int64, Boolean)	建立一個 NormalizingEstimator，根據計算出的資料對數的平均值與變異數進行正規化。
NormalizeLogMeanVariance(TransformsCatalog, String, Boolean, String, Int64, Boolean)	建立一個 NormalizingEstimator，根據計算出的資料對數的平均值與變異數進行正規化。
NormalizeLogMeanVariance(TransformsCatalog, String, String, Int64, Boolean)	建立一個 NormalizingEstimator，根據計算出的資料對數的平均值與變異數進行正規化。
NormalizeLpNorm(TransformsCatalog, String, String, LpNormNormalizingEstimatorBase+NormFunction, Boolean)	建立一個 LpNormNormalizingEstimator，將輸入欄位中的向量正規化（縮放）為單位範數。 所使用的範數類型由定義為 norm。 將 設 ensureZeroMean 為 true，將進行預處理步驟，使指定欄位的平均值為零向量。
NormalizeMeanVariance(TransformsCatalog, InputOutputColumnPair[], Int64, Boolean, Boolean)	建立一個 NormalizingEstimator，根據計算出的資料平均值與變異數進行正規化。
NormalizeMeanVariance(TransformsCatalog, String, String, Int64, Boolean, Boolean)	建立一個 NormalizingEstimator，根據計算出的資料平均值與變異數進行正規化。
NormalizeMinMax(TransformsCatalog, InputOutputColumnPair[], Int64, Boolean)	建立一個 NormalizingEstimator，根據觀察到的資料最小值與最大值進行正規化。
NormalizeMinMax(TransformsCatalog, String, String, Int64, Boolean)	建立一個 NormalizingEstimator，根據觀察到的資料最小值與最大值進行正規化。
NormalizeRobustScaling(TransformsCatalog, InputOutputColumnPair[], Int64, Boolean, UInt32, UInt32)	建立一個 NormalizingEstimator，利用對離群值具有魯棒性的統計量進行正規化，方法是將資料中心置於 0（移除中位數），並根據分位數範圍（預設為四分位數範圍）來縮放資料。
NormalizeRobustScaling(TransformsCatalog, String, String, Int64, Boolean, UInt32, UInt32)	建立一個 NormalizingEstimator，利用對離群值具有魯棒性的統計量進行正規化，方法是將資料中心置於 0（移除中位數），並根據分位數範圍（預設為四分位數範圍）來縮放資料。
NormalizeSupervisedBinning(TransformsCatalog, InputOutputColumnPair[], String, Int64, Boolean, Int32, Int32)	建立一個 NormalizingEstimator，透過將資料分配到與 labelColumnName 欄位相關性中的 bin 來正規化。
NormalizeSupervisedBinning(TransformsCatalog, String, String, String, Int64, Boolean, Int32, Int32)	建立一個 NormalizingEstimator，透過將資料分配到與 labelColumnName 欄位相關性中的 bin 來正規化。