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Simposio WiML 2023.
IsotonicRegression
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Resuelve un lote de problemas de regresión isotónica.
Métodos públicos
static <U extiende Número, T extiende Número> IsotonicRegression <U> | crear ( ámbito de ámbito, entrada de operando <T>, tipo de salida de clase <U>) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación IsotonicRegression. |
static <T extiende Número> IsotonicRegression <Flotante> | crear ( ámbito de ámbito, entrada de operando <T>) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación IsotonicRegression utilizando tipos de salida predeterminados. |
Salida <U> | salida () Un tensor (batch_size, dim) que contiene las soluciones de elementos por lote. |
Salida <Entero> | segmentos () Un tensor int32 (batch_size, dim) con los segmentos. |
Métodos Heredados
De la clase java.lang.Object booleano | es igual a (Objeto arg0) |
clase final<?> | obtenerClase () |
En t | código hash () |
vacío final | notificar () |
vacío final | notificar a todos () |
Cuerda | a la cadena () |
vacío final | espera (largo arg0, int arg1) |
vacío final | esperar (largo arg0) |
vacío final | espera () |
Métodos públicos
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación IsotonicRegression.
Parámetros
alcance | alcance actual |
---|
aporte | Un tensor (batch_size, dim) que contiene un lote de entradas. |
---|
tipoDdesalida | Tipo de salida. |
---|
Devoluciones
- una nueva instancia de IsotonicRegression
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación IsotonicRegression utilizando tipos de salida predeterminados.
Parámetros
alcance | alcance actual |
---|
aporte | Un tensor (batch_size, dim) que contiene un lote de entradas. |
---|
Devoluciones
- una nueva instancia de IsotonicRegression
Salida pública <U> salida ()
Un tensor (batch_size, dim) que contiene las soluciones de elementos por lote.
segmentos públicos de salida <entero> ()
Un tensor int32 (batch_size, dim) con los segmentos.
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Última actualización: 2022-05-17 (UTC)
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