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AveragedPerceptron(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, AveragedPerceptronTrainer+Options)
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Crie um AveragedPerceptronTrainer com opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de classificação binária linear treinado sobre dados de rótulo booliano.
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AveragedPerceptron(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, IClassificationLoss, Single, Boolean, Single, Int32)
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Crie um AveragedPerceptronTrainer, que prevê um destino usando um modelo de classificação binária linear treinado sobre dados de rótulo booliano.
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LbfgsLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)
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Crie LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer com opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de classificação binária linear treinado sobre dados de rótulo booliano.
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LbfgsLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)
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Criar LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer, que prevê um destino usando um modelo de classificação binária linear treinado sobre dados de rótulo booliano.
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LbfgsMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer+Options)
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Crie LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer com opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo máximo de classificação de entropia treinado com o método L-BFGS.
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LbfgsMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)
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Criar LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer, que prevê um destino usando um modelo máximo de classificação de entropia treinado com o método L-BFGS.
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LbfgsPoissonRegression(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LbfgsPoissonRegressionTrainer+Options)
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Crie LbfgsPoissonRegressionTrainer usando opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de regressão linear.
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LbfgsPoissonRegression(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)
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Criar LbfgsPoissonRegressionTrainer, que prevê um destino usando um modelo de regressão linear.
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LdSvm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LdSvmTrainer+Options)
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Crie LdSvmTrainer com opções avançadas, o que prevê um destino usando um modelo SVM local profundo.
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LdSvm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Boolean, Boolean)
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Criar LdSvmTrainer, que prevê um destino usando um modelo SVM local profundo.
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LinearSvm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LinearSvmTrainer+Options)
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Crie LinearSvmTrainer com opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de classificação binária linear treinado sobre dados de rótulo booliano.
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LinearSvm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32)
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Criar LinearSvmTrainer, que prevê um destino usando um modelo de classificação binária linear treinado sobre dados de rótulo booliano.
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NaiveBayes(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String)
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Crie uma NaiveBayesMulticlassTrainer, que prevê um destino de várias classes usando um modelo Naive Bayes que dá suporte a valores de recursos binários.
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OneVersusAll<TModel>(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers,
ITrainerEstimator<BinaryPredictionTransformer<TModel>,TModel>,
String, Boolean, IEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<ICalibrator>>,
Int32, Boolean)
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Crie um OneVersusAllTrainer, que prevê um destino multiclasse usando uma estratégia de um contra todos com o estimador de classificação binária especificado por binaryEstimator.
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OnlineGradientDescent(RegressionCatalog+RegressionTrainers, OnlineGradientDescentTrainer+Options)
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Crie OnlineGradientDescentTrainer usando opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de regressão linear.
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OnlineGradientDescent(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, IRegressionLoss, Single, Boolean, Single, Int32)
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Criar OnlineGradientDescentTrainer, que prevê um destino usando um modelo de regressão linear.
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PairwiseCoupling<TModel>(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers,
ITrainerEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>,
TModel>, String, Boolean, IEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<ICalibrator>>,
Int32)
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Crie uma PairwiseCouplingTrainer, que prevê um destino multiclasse usando a estratégia de acoplamento par com o estimador de classificação binária especificado por binaryEstimator.
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Prior(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String)
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Criar PriorTrainer, que prevê um destino usando um modelo de classificação binária.
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Sdca(RegressionCatalog+RegressionTrainers, SdcaRegressionTrainer+Options)
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Crie SdcaRegressionTrainer com opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de regressão linear.
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Sdca(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, ISupportSdcaRegressionLoss, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)
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Criar SdcaRegressionTrainer, que prevê um destino usando um modelo de regressão linear.
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SdcaLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)
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Crie SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer com opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de classificação linear.
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SdcaLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers,
String, String, String, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)
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Criar SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer, que prevê um destino usando um modelo de classificação linear.
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SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer+Options)
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Crie SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer com opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo máximo de classificação de entropia treinado com um método de descida de coordenadas.
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SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers,
String, String, String, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)
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Create SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer, que prevê um destino usando um modelo máximo de classificação de entropia treinado com um método de descida de coordenadas.
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SdcaNonCalibrated(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SdcaNonCalibratedBinaryTrainer+Options)
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Crie SdcaNonCalibratedBinaryTrainer com opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de classificação linear treinado sobre dados de rótulo booliano.
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SdcaNonCalibrated(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers,
String, String, String, ISupportSdcaClassificationLoss, Nullable<Single>,
Nullable<Single>, Nullable<Int32>)
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Criar SdcaNonCalibratedBinaryTrainer, que prevê um destino usando um modelo de classificação linear.
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SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer+Options)
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Crie SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer com opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de classificação de várias classes lineares treinado com um método de descida de coordenadas.
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SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers,
String, String, String, ISupportSdcaClassificationLoss, Nullable<Single>,
Nullable<Single>, Nullable<Int32>)
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Criar SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer, que prevê um destino usando um modelo de classificação linear multiclasse treinado com um método de descida de coordenadas.
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SgdCalibrated(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SgdCalibratedTrainer+Options)
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Crie SgdCalibratedTrainer com opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de classificação linear.
SGD (descendente de gradiente stocástico) é um algoritmo iterativo que otimiza uma função de objetivo diferencial.
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SgdCalibrated(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Double, Single)
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Criar SgdCalibratedTrainer, que prevê um destino usando um modelo de classificação linear.
SGD (descendente de gradiente stocástico) é um algoritmo iterativo que otimiza uma função de objetivo diferencial.
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SgdNonCalibrated(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SgdNonCalibratedTrainer+Options)
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Crie SgdNonCalibratedTrainer com opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de classificação linear.
SGD (descendente de gradiente stocástico) é um algoritmo iterativo que otimiza uma função de objetivo diferencial.
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SgdNonCalibrated(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, IClassificationLoss, Int32, Double, Single)
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Criar SgdNonCalibratedTrainer, que prevê um destino usando um modelo de classificação linear.
SGD (descendente de gradiente stocástico) é um algoritmo iterativo que otimiza uma função de objetivo diferencial.
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