|
LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LightGbmMulticlassTrainer+Options)
|
Vytvořte LightGbmMulticlassTrainer s pokročilými možnostmi, které predikují cíl pomocí modelu vícetřídní klasifikace rozhodovacího stromu podporujícího přechod.
|
|
LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, Stream, String)
|
Vytvořte LightGbmMulticlassTrainer z předem natrénovaného modelu LightGBM, který předpovídá cíl pomocí modelu klasifikace více tříd rozhodovacího stromu zvýšení gradientu.
|
|
LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers,
String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>,
Int32)
|
Vytvořit LightGbmMulticlassTrainer, který předpovídá cíl pomocí modelu vícetřídové klasifikace rozhodovacího stromu zvýšení gradientu.
|
|
LbfgsMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer+Options)
|
Vytvořte LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer s pokročilými možnostmi, které predikují cíl pomocí modelu maximální klasifikace entropie vytrénovaného metodou L-BFGS.
|
|
LbfgsMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)
|
Vytvořit LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer, který předpovídá cíl pomocí modelu maximální klasifikace entropie vytrénovaného metodou L-BFGS.
|
|
NaiveBayes(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String)
|
Vytvořte NaiveBayesMulticlassTrainerobjekt , který předpovídá cíl s více třídami pomocí modelu Naive Bayes, který podporuje binární hodnoty funkcí.
|
|
OneVersusAll<TModel>(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers,
ITrainerEstimator<BinaryPredictionTransformer<TModel>,TModel>,
String, Boolean, IEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<ICalibrator>>,
Int32, Boolean)
|
Vytvořte OneVersusAllTrainerobjekt , který předpovídá cíl s více třídami pomocí strategie 1 proti všem pomocí odhadu binární klasifikace určeného nástrojem binaryEstimator.
|
|
PairwiseCoupling<TModel>(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers,
ITrainerEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>,
TModel>, String, Boolean, IEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<ICalibrator>>,
Int32)
|
Vytvořte PairwiseCouplingTrainerobjekt , který predikuje cíl s více třídami pomocí strategie párového spojení s odhadem binární klasifikace určeným nástrojem binaryEstimator.
|
|
SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer+Options)
|
Vytvořte SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer s pokročilými možnostmi, které predikují cíl pomocí modelu maximální klasifikace entropie natrénovaného metodou sestupu souřadnic.
|
|
SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers,
String, String, String, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)
|
Vytvořit SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer, který předpovídá cíl pomocí modelu maximální klasifikace entropie vytrénovaného metodou souřadnicového sestupu.
|
|
SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer+Options)
|
Vytvořte SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer s pokročilými možnostmi, které predikují cíl pomocí modelu lineární klasifikace s více třídami natrénovaným metodou souřadnicového sestupu.
|
|
SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers,
String, String, String, ISupportSdcaClassificationLoss, Nullable<Single>,
Nullable<Single>, Nullable<Int32>)
|
Vytvořit SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer, který předpovídá cíl pomocí lineárního klasifikačního modelu s více třídami vytrénovaným metodou souřadnicového sestupu.
|
|
ImageClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ImageClassificationTrainer+Options)
|
Vytvořte ImageClassificationTrainer pomocí pokročilých možností, které trénují hloubkovou neurální síť (DNN) ke klasifikaci obrázků.
|
|
ImageClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, IDataView)
|
Vytvořte , ImageClassificationTrainerkterý vytrénuje hloubkovou neurální síť (DNN) ke klasifikaci obrázků.
|