StandardTrainersCatalog Clase

Definición

Espacio de nombres:

Microsoft.ML

Ensamblado:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Paquete:

Microsoft.ML v2.0.0

Colección de métodos de extensión para RegressionCatalog.RegressionTrainers, BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainersy MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers para crear instancias de componentes de instructor.

public static class StandardTrainersCatalog

type StandardTrainersCatalog = class

Public Module StandardTrainersCatalog

Herencia

Object

StandardTrainersCatalog

Métodos

AveragedPerceptron(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, AveragedPerceptronTrainer+Options)	Cree un AveragedPerceptronTrainer con opciones avanzadas, que predice un destino mediante un modelo de clasificación binaria lineal entrenado sobre datos de etiquetas booleanas.
AveragedPerceptron(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, IClassificationLoss, Single, Boolean, Single, Int32)	Cree un AveragedPerceptronTrainer, que predice un destino mediante un modelo de clasificación binaria lineal entrenado sobre datos de etiquetas booleanas.
LbfgsLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)	Cree LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer con opciones avanzadas, que predice un destino mediante un modelo de clasificación binaria lineal entrenado sobre datos de etiquetas booleanas.
LbfgsLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)	Cree LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer, que predice un destino mediante un modelo de clasificación binaria lineal entrenado sobre datos de etiquetas booleanas.
LbfgsMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer+Options)	Cree LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer con opciones avanzadas, que predice un destino mediante un modelo de clasificación de entropía máximo entrenado con el método L-BFGS.
LbfgsMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)	Cree LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer, que predice un destino mediante un modelo de clasificación de entropía máximo entrenado con el método L-BFGS.
LbfgsPoissonRegression(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LbfgsPoissonRegressionTrainer+Options)	Cree LbfgsPoissonRegressionTrainer mediante opciones avanzadas, que predice un destino mediante un modelo de regresión lineal.
LbfgsPoissonRegression(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)	Cree LbfgsPoissonRegressionTrainer, que predice un destino mediante un modelo de regresión lineal.
LdSvm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LdSvmTrainer+Options)	Cree LdSvmTrainer con opciones avanzadas, que predice un destino mediante un modelo de SVM profundo local.
LdSvm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Boolean, Boolean)	Cree LdSvmTrainer, que predice un destino mediante un modelo de SVM profundo local.
LinearSvm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LinearSvmTrainer+Options)	Cree LinearSvmTrainer con opciones avanzadas, que predice un destino mediante un modelo de clasificación binaria lineal entrenado sobre datos de etiquetas booleanas.
LinearSvm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32)	Cree LinearSvmTrainer, que predice un destino mediante un modelo de clasificación binaria lineal entrenado sobre datos de etiquetas booleanas.
NaiveBayes(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String)	Cree un NaiveBayesMulticlassTrainer, que predice un destino multiclase mediante un modelo Bayes naive que admita valores de características binarias.
OneVersusAll<TModel>(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ITrainerEstimator<BinaryPredictionTransformer<TModel>,TModel>, String, Boolean, IEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<ICalibrator>>, Int32, Boolean)	Cree un OneVersusAllTrainer, que predice un destino multiclase mediante una estrategia uno frente a todo con el estimador de clasificación binaria especificado por binaryEstimator.
OnlineGradientDescent(RegressionCatalog+RegressionTrainers, OnlineGradientDescentTrainer+Options)	Cree OnlineGradientDescentTrainer mediante opciones avanzadas, que predice un destino mediante un modelo de regresión lineal.
OnlineGradientDescent(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, IRegressionLoss, Single, Boolean, Single, Int32)	Cree OnlineGradientDescentTrainer, que predice un destino mediante un modelo de regresión lineal.
PairwiseCoupling<TModel>(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ITrainerEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>, TModel>, String, Boolean, IEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<ICalibrator>>, Int32)	Cree un PairwiseCouplingTrainer, que predice un destino multiclase mediante la estrategia de acoplamiento en pares con el estimador de clasificación binaria especificado por binaryEstimator.
Prior(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String)	Cree PriorTrainer, que predice un destino mediante un modelo de clasificación binaria.
Sdca(RegressionCatalog+RegressionTrainers, SdcaRegressionTrainer+Options)	Cree SdcaRegressionTrainer con opciones avanzadas, que predice un destino mediante un modelo de regresión lineal.
Sdca(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, ISupportSdcaRegressionLoss, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)	Cree SdcaRegressionTrainer, que predice un destino mediante un modelo de regresión lineal.
SdcaLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)	Cree SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer con opciones avanzadas, que predice un destino mediante un modelo de clasificación lineal.
SdcaLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)	Cree SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer, que predice un destino mediante un modelo de clasificación lineal.
SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer+Options)	Cree SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer con opciones avanzadas, que predice un destino mediante un modelo de clasificación de entropía máximo entrenado con un método de descenso de coordenadas.
SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)	Cree SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer, que predice un destino mediante un modelo de clasificación de entropía máximo entrenado con un método de descenso de coordenadas.
SdcaNonCalibrated(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SdcaNonCalibratedBinaryTrainer+Options)	Cree SdcaNonCalibratedBinaryTrainer con opciones avanzadas, que predice un destino mediante un modelo de clasificación lineal entrenado sobre datos de etiquetas booleanas.
SdcaNonCalibrated(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, ISupportSdcaClassificationLoss, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)	Cree SdcaNonCalibratedBinaryTrainer, que predice un destino mediante un modelo de clasificación lineal.
SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer+Options)	Cree SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer con opciones avanzadas, que predice un destino mediante un modelo de clasificación multiclase lineal entrenado con un método de descenso de coordenadas.
SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, ISupportSdcaClassificationLoss, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)	Cree SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer, que predice un destino mediante un modelo de clasificación multiclase lineal entrenado con un método de descenso de coordenadas.
SgdCalibrated(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SgdCalibratedTrainer+Options)	Cree SgdCalibratedTrainer con opciones avanzadas, que predice un destino mediante un modelo de clasificación lineal. El descenso de gradiente estocástico (SGD) es un algoritmo iterativo que optimiza una función objetiva diferente.
SgdCalibrated(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Double, Single)	Cree SgdCalibratedTrainer, que predice un destino mediante un modelo de clasificación lineal. El descenso de gradiente estocástico (SGD) es un algoritmo iterativo que optimiza una función objetiva diferente.
SgdNonCalibrated(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SgdNonCalibratedTrainer+Options)	Cree SgdNonCalibratedTrainer con opciones avanzadas, que predice un destino mediante un modelo de clasificación lineal. El descenso de gradiente estocástico (SGD) es un algoritmo iterativo que optimiza una función objetiva diferente.
SgdNonCalibrated(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, IClassificationLoss, Int32, Double, Single)	Cree SgdNonCalibratedTrainer, que predice un destino mediante un modelo de clasificación lineal. El descenso de gradiente estocástico (SGD) es un algoritmo iterativo que optimiza una función objetiva diferente.