ComputeLogisticRegressionStandardDeviation Clase
Definición
Importante
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Calcula la matriz de desviación estándar de cada uno de los pesos de entrenamiento no cero, necesarios para calcular aún más la desviación estándar, el valor p y z-Score. Use la implementación de esta clase en el paquete Microsoft.ML.Mkl.Components que usa la biblioteca de kernels matemáticas de Intel. Debido a la existencia de regularización, se usa una aproximación para calcular las variaciones de los coeficientes lineales entrenados.
public abstract class ComputeLogisticRegressionStandardDeviationtype ComputeLogisticRegressionStandardDeviation = classPublic MustInherit Class ComputeLogisticRegressionStandardDeviation- Herencia
-
ComputeLogisticRegressionStandardDeviation
- Derivado
Constructores
| Nombre | Description |
|---|---|
| ComputeLogisticRegressionStandardDeviation() |
Calcula la matriz de desviación estándar de cada uno de los pesos de entrenamiento no cero, necesarios para calcular aún más la desviación estándar, el valor p y z-Score. Use la implementación de esta clase en el paquete Microsoft.ML.Mkl.Components que usa la biblioteca de kernels matemáticas de Intel. Debido a la existencia de regularización, se usa una aproximación para calcular las variaciones de los coeficientes lineales entrenados. |
Métodos
| Nombre | Description |
|---|---|
| ComputeStandardDeviation(Double[], Int32[], Int32, Int32, IChannel, Single) |
Calcula la matriz de desviación estándar de cada uno de los pesos de entrenamiento no cero, necesarios para calcular aún más la desviación estándar, el valor p y z-Score. Los cálculos no forman parte del paquete Microsoft.ML, debido al tamaño de MKL. Si necesita estos cálculos, agregue el paquete Microsoft.ML.Mkl.Components e inicialice ComputeStandardDeviation a la ComputeLogisticRegressionStandardDeviation implementación en el paquete Microsoft.ML.Mkl.Components. Debido a la existencia de regularización, se usa una aproximación para calcular las variaciones de los coeficientes lineales entrenados. |