ApproximatedKernelMappingEstimator Třída
Definice
Důležité
Některé informace platí pro předběžně vydaný produkt, který se může zásadně změnit, než ho výrobce nebo autor vydá. Microsoft neposkytuje žádné záruky, výslovné ani předpokládané, týkající se zde uváděných informací.
Mapuje vektorové sloupce na málorozměrný prostor funkcí.
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)- Dědičnost
-
ApproximatedKernelMappingEstimator
- Implementuje
Poznámky
Charakteristiky estimátoru
| Potřebuje tento estimátor podívat se na data, aby vytrénovala jeho parametry? | Yes |
| Datový typ vstupního sloupce | Známý vektor velikosti Single |
| Datový typ výstupního sloupce | Známý vektor velikosti Single |
| Exportovatelné do ONNX | No |
Výsledek ApproximatedKernelTransformer vytvoří nový sloupec s názvem zadaným v parametrech názvu výstupního sloupce, kde se každý vstupní vektor mapuje na prostor funkcí, kde vnitřní produkty přibližnou jednu ze dvou funkcí jádra shift-invariant: Gaussian jádro nebo Laplacian jádro. Mapováním funkcí na prostor, který se blíží nelineárním jádrům, lze lineární metody použít k přibližným složitějším modelům SVM jádra. Toto mapování je založeno na dokumentu Náhodné funkce pro Large-Scale Kernel Machines od Rahimi a Recht.
Odkazy na příklady použití najdete v části Viz také.
Metody
| Fit(IDataView) |
Vlaky a vrací hodnotu ApproximatedKernelTransformer. |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
SchemaShape Vrátí schéma, které bude vytvořen transformátorem. Používá se pro šíření a ověřování schématu v kanálu. |
Metody rozšíření
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Připojte k řetězci estimátoru kontrolní bod ukládání do mezipaměti. Tím zajistíte, aby podřízené estimátory byly vytrénovány proti datům uloženým v mezipaměti. Před průchodem více dat je užitečné mít kontrolní bod ukládání do mezipaměti. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Vzhledem k estimátoru vraťte zalamovací objekt, který zavolá delegáta jednou Fit(IDataView) . Často je důležité, aby odhadovač vrátil informace o tom, co bylo vhodné, což je důvod, proč Fit(IDataView) metoda vrací konkrétně typ objekt, nikoli jen obecné ITransformer. Ve stejnou dobu se však často vytvářejí do kanálů s mnoha objekty, takže možná budeme muset vytvořit řetězec estimátorů, kde EstimatorChain<TLastTransformer> je odhadovač, IEstimator<TTransformer> pro který chceme získat transformátor, zakopán někde v tomto řetězci. Pro tento scénář můžeme prostřednictvím této metody připojit delegáta, který bude volána po zavolání fit. |