ApproximatedKernelMappingEstimator Classe
Definizione
Importante
Alcune informazioni sono relative alla release non definitiva del prodotto, che potrebbe subire modifiche significative prima della release definitiva. Microsoft non riconosce alcuna garanzia, espressa o implicita, in merito alle informazioni qui fornite.
Esegue il mapping delle colonne vettoriali a uno spazio di funzionalità di basso -dimensional.
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)- Ereditarietà
-
ApproximatedKernelMappingEstimator
- Implementazioni
Commenti
Caratteristiche dello strumento di stima
| Questo strumento di stima deve esaminare i dati per eseguire il training dei relativi parametri? | Yes |
| Tipo di dati colonna di input | Vettore di dimensioni note di Single |
| Tipo di dati della colonna di output | Vettore di dimensioni note di Single |
| Esportabile in ONNX | No |
Il risultato ApproximatedKernelTransformer crea una nuova colonna, denominata come specificato nei parametri del nome della colonna di output, in cui ogni vettore di input viene mappato a uno spazio di funzionalità in cui i prodotti interni approssimano una delle due funzioni del kernel invariante di turno: il kernel Gaussian o il kernel Laplacian. Eseguendo il mapping delle funzionalità a uno spazio che approssima i kernel non lineari, è possibile usare metodi lineari per approssimare modelli SVM del kernel più complessi. Questo mapping si basa sulla carta Funzionalità casuali per Large-Scale kernel machines di Rahimi e Recht.
Vedere anche la sezione Vedere anche i collegamenti agli esempi di utilizzo.
Metodi
| Nome | Descrizione |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
Esegue il training e restituisce un oggetto ApproximatedKernelTransformer. |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Restituisce l'oggetto SchemaShape dello schema che verrà prodotto dal trasformatore. Usato per la propagazione e la verifica dello schema in una pipeline. |
Metodi di estensione
| Nome | Descrizione |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Aggiungere un "checkpoint di memorizzazione nella cache" alla catena di stima. In questo modo si garantisce che gli estimatori downstream vengano sottoposti a training su dati memorizzati nella cache. È utile disporre di un checkpoint di memorizzazione nella cache prima che i formatori eseseguono più passaggi di dati. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dato uno strumento di stima, restituire un oggetto wrapping che chiamerà un delegato una volta Fit(IDataView) chiamato. È spesso importante che uno strumento di stima restituisca informazioni sulle dimensioni, motivo per cui il Fit(IDataView) metodo restituisce un oggetto tipizzato in modo specifico, anziché solo un oggetto generale ITransformer. Tuttavia, allo stesso tempo, IEstimator<TTransformer> vengono spesso formati in pipeline con molti oggetti, quindi potrebbe essere necessario creare una catena di estimatori tramite EstimatorChain<TLastTransformer> dove lo strumento di stima per il quale si vuole ottenere il trasformatore è sepolto in una posizione in questa catena. Per questo scenario, è possibile collegare un delegato che verrà chiamato una volta chiamato fit. |