MaximumEntropyModelParameters 類別
定義
重要
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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
-
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>) |