ComputeLogisticRegressionStandardDeviation Klasa
Definicja
Ważne
Niektóre informacje odnoszą się do produktu w wersji wstępnej, który może zostać znacząco zmodyfikowany przed wydaniem. Firma Microsoft nie udziela żadnych gwarancji, jawnych lub domniemanych, w odniesieniu do informacji podanych w tym miejscu.
Oblicza macierz odchyleń standardowych każdej z niezerowych wag treningowych potrzebnych do obliczenia dalszego odchylenia standardowego, wartości p i z-Score. Użyj implementacji tej klasy w pakiecie Microsoft.ML.Mkl.Components, który korzysta z biblioteki Intel Math Kernel Library. Ze względu na istnienie uregulowania przybliżenie służy do obliczania wariancji wytrenowanych współczynników liniowych.
public abstract class ComputeLogisticRegressionStandardDeviation
type ComputeLogisticRegressionStandardDeviation = class
Public MustInherit Class ComputeLogisticRegressionStandardDeviation
- Dziedziczenie
-
ComputeLogisticRegressionStandardDeviation
- Pochodne
Konstruktory
ComputeLogisticRegressionStandardDeviation() |
Oblicza macierz odchyleń standardowych każdej z niezerowych wag treningowych potrzebnych do obliczenia dalszego odchylenia standardowego, wartości p i z-Score. Użyj implementacji tej klasy w pakiecie Microsoft.ML.Mkl.Components, który korzysta z biblioteki Intel Math Kernel Library. Ze względu na istnienie uregulowania przybliżenie służy do obliczania wariancji wytrenowanych współczynników liniowych. |
Metody
ComputeStandardDeviation(Double[], Int32[], Int32, Int32, IChannel, Single) |
Oblicza macierz odchyleń standardowych każdej z niezerowych wag treningowych potrzebnych do obliczenia dalszego odchylenia standardowego, wartości p i z-Score. Obliczenia nie są częścią pakietu Microsoft.ML ze względu na rozmiar MKL. Jeśli potrzebujesz tych obliczeń, dodaj pakiet Microsoft.ML.Mkl.Components i zainicjuj ComputeStandardDeviation implementację ComputeLogisticRegressionStandardDeviation w pakiecie Microsoft.ML.Mkl.Components. Ze względu na istnienie uregulowania przybliżenie służy do obliczania wariancji wytrenowanych współczynników liniowych. |