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IsotonicRegression
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Resuelve un lote de problemas de regresión isotónica.
Métodos públicos
| estática <U se extiende Número, T se extiende Número> IsotonicRegression <U> | crear ( Alcance alcance, operando <T> entrada, Clase <U> outputDtype) Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación IsotonicRegression. |
| estática <T se extiende Número> IsotonicRegression <Float> | crear ( Alcance alcance, operando <T> entrada) Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación IsotonicRegression utilizando tipos de salida predeterminados. |
| Salida <U> | salida () Un (batch_size, dim) -tensor que contiene las soluciones de elementos por lote. |
| Salida <Integer> | segmentos () Un int32 (batch_size, dim) -tensor con los segmentos. |
Métodos heredados
De la clase java.lang.Object | booleano | equals (Object arg0) |
| Clase final <?> | getClass () |
| En t | hashCode () |
| vacío final | notificar () |
| vacío final | notifyAll () |
| Cuerda | toString () |
| vacío final | espera (tiempo arg0, arg1 int) |
| vacío final | espera (arg0 largo) |
| vacío final | wait () |
Métodos públicos
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación IsotonicRegression.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|
| aporte | Un (batch_size, dim) -tensor que contiene un lote de entradas. |
|---|
| outputDtype | Dtipo de salida. |
|---|
Devoluciones
- una nueva instancia de regresión isotónica
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación IsotonicRegression utilizando tipos de salida predeterminados.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|
| aporte | Un (batch_size, dim) -tensor que contiene un lote de entradas. |
|---|
Devoluciones
- una nueva instancia de regresión isotónica
pública de salida <U> salida ()
Un (batch_size, dim) -tensor que contiene las soluciones de elementos por lote.
público de salida <Integer> segmentos ()
Un int32 (batch_size, dim) -tensor con los segmentos.
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Última actualización: 2021-11-11 (UTC)
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