ApproximatedKernelMappingEstimator Classe

Definição

Namespace:

Microsoft.ML.Transforms

Assembly:

Microsoft.ML.Transforms.dll

Pacote:

Microsoft.ML v3.0.1

Mapeia colunas de vetor para um espaço de recurso de baixa dimensão.

public sealed class ApproximatedKernelMappingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Transforms.ApproximatedKernelTransformer>

type ApproximatedKernelMappingEstimator = class
    interface IEstimator<ApproximatedKernelTransformer>

Public NotInheritable Class ApproximatedKernelMappingEstimator
Implements IEstimator(Of ApproximatedKernelTransformer)

Herança

Object

ApproximatedKernelMappingEstimator

Implementações

IEstimator<ApproximatedKernelTransformer>

Comentários

Características do avaliador

Esse avaliador precisa examinar os dados para treinar seus parâmetros?	Sim
Tipo de dados de coluna de entrada	Vetor de tamanho conhecido de Single
Tipo de dados da coluna de saída	Vetor de tamanho conhecido de Single
Exportável para ONNX	No

O resultado ApproximatedKernelTransformer cria uma nova coluna, nomeada conforme especificado nos parâmetros de nome da coluna de saída, em que cada vetor de entrada é mapeado para um espaço de recursos em que os produtos internos se aproximam de uma das duas funções de kernel invariáveis por turno: o kernel gaussiano ou o kernel laplaciano. Mapeando recursos para um espaço que aproxima kernels não lineares, métodos lineares podem ser usados para aproximar modelos SVM de kernel mais complexos. Esse mapeamento baseia-se nos recursos aleatórios de papel para computadores kernel Large-Scale por Rahimi e Recht.

Verifique a seção Consulte Também para obter links para exemplos de uso.

Métodos

Fit(IDataView)	Treina e retorna um ApproximatedKernelTransformer.
GetOutputSchema(SchemaShape)	Retorna o SchemaShape esquema que será produzido pelo transformador. Usado para propagação e verificação de esquema em um pipeline.

Métodos de Extensão

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Acrescente um 'ponto de verificação de cache' à cadeia do avaliador. Isso garantirá que os estimadores downstream sejam treinados em relação aos dados armazenados em cache. É útil ter um ponto de verificação de cache antes dos treinadores que levam vários passes de dados.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Dado um avaliador, retorne um objeto de encapsulamento que chamará um delegado uma vez Fit(IDataView) que seja chamado. Geralmente, é importante que um avaliador retorne informações sobre o que estava em forma, e é por isso que o Fit(IDataView) método retorna um objeto especificamente tipado, em vez de apenas um geral ITransformer. No entanto, ao mesmo tempo, IEstimator<TTransformer> muitas vezes são formados em pipelines com muitos objetos, portanto, talvez seja necessário criar uma cadeia de avaliadores por meio EstimatorChain<TLastTransformer> de onde o estimador para o qual queremos obter o transformador está enterrado em algum lugar nesta cadeia. Para esse cenário, podemos por meio desse método anexar um delegado que será chamado assim que o ajuste for chamado.

Confira também

• ApproximatedKernelMap(TransformsCatalog, String, String, Int32, Boolean, KernelBase, Nullable<Int32>)