ApproximatedKernelMappingEstimator クラス
定義
重要
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ベクター列を低次元の特徴空間にマップします。
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)- 継承
-
ApproximatedKernelMappingEstimator
- 実装
注釈
エスティメーターの特性
| この推定器は、パラメーターをトレーニングするためにデータを確認する必要がありますか? | はい |
| 入力列のデータ型 | の既知のサイズのベクトル Single |
| 出力列のデータ型 | の既知のサイズのベクトル Single |
| ONNX にエクスポート可能 | いいえ |
結果として ApproximatedKernelTransformer 、出力列名パラメーターで指定された名前の新しい列が作成されます。各入力ベクトルは、内部積が 2 つのシフトインバリアント カーネル関数 (ガウスカーネルまたはラプラシアンカーネル) のいずれかに近似する特徴空間にマップされます。 非線形カーネルを近似する空間に特徴をマッピングすることで、線形メソッドを使用して、より複雑なカーネル SVM モデルを近似できます。 このマッピングは、Rahimi と Recht による Large-Scale カーネル マシンのランダム機能 に関する論文に基づいています。
使用例へのリンクについては、「関連項目」セクションを参照してください。
メソッド
| Fit(IDataView) |
をトレーニングして返します ApproximatedKernelTransformer。 |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
SchemaShapeトランスフォーマーによって生成されるスキーマの値を返します。 パイプラインでのスキーマの伝達と検証に使用されます。 |
拡張メソッド
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
推定チェーンに "キャッシュ チェックポイント" を追加します。 これにより、ダウンストリーム推定器がキャッシュされたデータに対してトレーニングされるようになります。 複数のデータを受け取るトレーナーの前にキャッシュ チェックポイントを設定すると便利です。 |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
エスティメーターを指定すると、デリゲートが呼 Fit(IDataView) び出されると呼び出されるラップ オブジェクトを返します。 多くの場合、エスティメーターが適合した内容に関する情報を返すことが重要です。そのため Fit(IDataView) 、メソッドは一般的 ITransformerなオブジェクトではなく、具体的に型指定されたオブジェクトを返します。 ただし、同時に、 IEstimator<TTransformer> 多くのオブジェクトを含むパイプラインに形成されることが多いため、トランスフォーマーを取得する推定器がこのチェーンのどこかに埋もれている場所を介して EstimatorChain<TLastTransformer> 、推定器のチェーンを構築する必要がある場合があります。 このシナリオでは、このメソッドを使用して、fit が呼び出されると呼び出されるデリゲートをアタッチできます。 |