MaximumEntropyModelParameters Klasse

Definition

Namespace:

Microsoft.ML.Trainers

Assembly:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Paket:

Microsoft.ML v3.0.1

Lineares maximales Entropiemodell von Klassenklassifizierern. Es gibt Klassenwahrscheinlichkeiten aus. Dieses Modell wird auch als multinomielle logistische Regression bezeichnet. Weitere Informationen finden Sie unter https://en.wikipedia.org/wiki/Multinomial_logistic_regression "Details".

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

type MaximumEntropyModelParameters = class
    inherit LinearMulticlassModelParametersBase

Public NotInheritable Class MaximumEntropyModelParameters
Inherits LinearMulticlassModelParametersBase

Vererbung

Object

ModelParametersBase<VBuffer<Single>>

LinearMulticlassModelParametersBase

MaximumEntropyModelParameters

Felder

Statistics

Lineares maximales Entropiemodell von Klassenklassifizierern. Es gibt Klassenwahrscheinlichkeiten aus. Dieses Modell wird auch als multinomielle logistische Regression bezeichnet. Weitere Informationen finden Sie unter https://en.wikipedia.org/wiki/Multinomial_logistic_regression "Details". (Geerbt von LinearMulticlassModelParametersBase)

Methoden

GetBiases()	Ruft die Verzerrungen für den logistischen Regressionsvorhersager ab. (Geerbt von LinearMulticlassModelParametersBase)
GetWeights(VBuffer<Single>[], Int32)	Kopiert den Gewichtungsvektor für jede Klasse in einen Satz von Puffern. (Geerbt von LinearMulticlassModelParametersBase)

Explizite Schnittstellenimplementierungen

ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext)

Lineares maximales Entropiemodell von Klassenklassifizierern. Es gibt Klassenwahrscheinlichkeiten aus. Dieses Modell wird auch als multinomielle logistische Regression bezeichnet. Weitere Informationen finden Sie unter https://en.wikipedia.org/wiki/Multinomial_logistic_regression "Details". (Geerbt von ModelParametersBase<TOutput>)