MaximumEntropyModelParameters 類別

定義

命名空間:

Microsoft.ML.Trainers

組件:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

套件:

Microsoft.ML v3.0.1

多類別分類器的線性最大 entropy 模型。 它會輸出類別機率。 此模型也稱為多項羅吉斯回歸。 如需詳細資訊，請參閱 https://en.wikipedia.org/wiki/Multinomial_logistic_regression 。

public sealed class MaximumEntropyModelParameters : Microsoft.ML.Trainers.LinearMulticlassModelParametersBase

type MaximumEntropyModelParameters = class
    inherit LinearMulticlassModelParametersBase

Public NotInheritable Class MaximumEntropyModelParameters
Inherits LinearMulticlassModelParametersBase

繼承

Object

ModelParametersBase<VBuffer<Single>>

LinearMulticlassModelParametersBase

MaximumEntropyModelParameters

欄位

Statistics

多類別分類器的線性最大 entropy 模型。 它會輸出類別機率。 此模型也稱為多項羅吉斯回歸。 如需詳細資訊，請參閱 https://en.wikipedia.org/wiki/Multinomial_logistic_regression 。 (繼承來源 LinearMulticlassModelParametersBase)

方法

GetBiases()	取得羅吉斯回歸預測器的偏差。 (繼承來源 LinearMulticlassModelParametersBase)
GetWeights(VBuffer<Single>[], Int32)	將每個類別的權數向量複製到一組緩衝區中。 (繼承來源 LinearMulticlassModelParametersBase)

明確介面實作

ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext)

多類別分類器的線性最大 entropy 模型。 它會輸出類別機率。 此模型也稱為多項羅吉斯回歸。 如需詳細資訊，請參閱 https://en.wikipedia.org/wiki/Multinomial_logistic_regression 。 (繼承來源 ModelParametersBase<TOutput>)