LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LightGbmMulticlassTrainer+Options)
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Erstellen Sie LightGbmMulticlassTrainer mit erweiterten Optionen, die ein Ziel mithilfe eines Mehrklassenklassifizierungsmodells der Entscheidungsstruktur zur Farbverlaufssteigerung vorhersagen.
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LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, Stream, String)
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Erstellen Sie LightGbmMulticlassTrainer aus einem vortrainierten LightGBM-Modell, das ein Ziel mithilfe eines Multiklassenklassifizierungsmodells der Entscheidungsstruktur mit mehreren Klassen vorhersagt.
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LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers,
String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>,
Int32)
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Erstellen Sie LightGbmMulticlassTrainer, das ein Ziel mithilfe eines Multiklassenklassifizierungsmodells der Entscheidungsstruktur mit Farbverlaufssteigerung vorhersagt.
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LbfgsMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer+Options)
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Erstellen Sie LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer mit erweiterten Optionen, die ein Ziel mit einem maximalen Entropieklassifizierungsmodell vorhersagen, das mit der L-BFGS-Methode trainiert wurde.
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LbfgsMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)
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Erstellen Sie LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer, das ein Ziel mit einem maximalen Entropieklassifizierungsmodell vorhersagt, das mit der L-BFGS-Methode trainiert wurde.
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NaiveBayes(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String)
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Erstellen Sie einen NaiveBayesMulticlassTrainer, der mithilfe eines Naive Bayes-Modells, das binäre Featurewerte unterstützt, ein Ziel mit mehreren Klassen vorhersagt.
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OneVersusAll<TModel>(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers,
ITrainerEstimator<BinaryPredictionTransformer<TModel>,TModel>,
String, Boolean, IEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<ICalibrator>>,
Int32, Boolean)
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Erstellen Sie eine OneVersusAllTrainer, die ein Ziel mit mehreren Klassen vorhersagt, indem Sie die 1-versus-All-Strategie mit dem durch binaryEstimator angegebenen binären Klassifizierungsschätzungs-Estimator verwenden.
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PairwiseCoupling<TModel>(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers,
ITrainerEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>,
TModel>, String, Boolean, IEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<ICalibrator>>,
Int32)
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Erstellen Sie eine PairwiseCouplingTrainer, die ein Ziel mit mehreren Klassen vorhersagt, indem Sie eine paarweise Kopplungsstrategie mit dem durch binaryEstimator angegebenen binären Klassifizierungsschätzungs-Estimator verwenden.
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SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer+Options)
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Erstellen Sie SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer mit erweiterten Optionen, die ein Ziel mit einem maximalen Entropieklassifizierungsmodell vorhersagen, das mit einer Koordinatenabstiegsmethode trainiert wird.
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SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers,
String, String, String, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)
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Erstellen Sie SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer, das ein Ziel mit einem maximalen Entropieklassifizierungsmodell vorhersagt, das mit einer Koordinatenabstiegsmethode trainiert wurde.
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SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer+Options)
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Erstellen Sie SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer mit erweiterten Optionen, die ein Ziel mithilfe eines linearen Multiklassenklassifizierungsmodells vorhersagen, das mit einer Koordinatenabstiegsmethode trainiert wird.
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SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers,
String, String, String, ISupportSdcaClassificationLoss, Nullable<Single>,
Nullable<Single>, Nullable<Int32>)
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Erstellen Sie SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer, das ein Ziel mithilfe eines linearen Multiklassenklassifizierungsmodells vorhersagt, das mit einer Koordinatenabstiegsmethode trainiert wird.
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ImageClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ImageClassificationTrainer+Options)
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Erstellen Sie ImageClassificationTrainer mithilfe erweiterter Optionen, die ein Deep Neural Network (DNN) trainiert, um Bilder zu klassifizieren.
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ImageClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, IDataView)
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Erstellen Sie ImageClassificationTrainer, mit dem ein Deep Neural Network (DNN) trainiert wird, um Bilder zu klassifizieren.
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