BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush

পাবলিক চূড়ান্ত বর্গ BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush

কোয়ান্টাইল স্ট্রিম রিসোর্সের জন্য সারাংশ ফ্লাশ করুন।

একটি অপ যা একটি কোয়ান্টাইল স্ট্রিম রিসোর্সের জন্য সারাংশ ফ্লাশ করে।

নেস্টেড ক্লাস

ক্লাস

BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options

জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush

পাবলিক পদ্ধতি

স্ট্যাটিক BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush	তৈরি ( ব্যাপ্তি সুযোগ প্রতীক <?> quantileStreamResourceHandle, প্রতীক <লং> numBuckets, বিকল্পসমূহ ... অপশন) একটি নতুন BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
স্ট্যাটিক BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options	generateQuantiles (বুলিয়ান generateQuantiles)

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

ক্লাস থেকে org.tensorflow.op.PrimitiveOp

চূড়ান্ত বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট obj)
চূড়ান্ত int	হ্যাশকোড ()
অপারেশন	অপ () অন্তর্নিহিত ফেরত পাঠায় Operation
চূড়ান্ত স্ট্রিং	toString ()

java.lang.Object ক্লাস থেকে

বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট arg0)
চূড়ান্ত ক্লাস<?>	getClass ()
int	হ্যাশকোড ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অবহিত ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	notifyAll ()
স্ট্রিং	toString ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int- ARG1)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন ()

পাবলিক পদ্ধতি

পাবলিক স্ট্যাটিক BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush তৈরি করুন ( ব্যাপ্তি সুযোগ প্রতীক <?> quantileStreamResourceHandle, প্রতীক <লং> numBuckets, বিকল্পসমূহ ... অপশন)

একটি নতুন BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।

পরামিতি

সুযোগ	বর্তমান সুযোগ
quantileStreamResourceHandle	একটি QuantileStreamResource উল্লেখ করে রিসোর্স হ্যান্ডেল।
numBuckets	int; generate_quantiles ব্যবহার না করলে আনুমানিক সংখ্যক বালতি।
বিকল্প	ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে

রিটার্নস

• BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush এর একটি নতুন উদাহরণ

পাবলিক স্ট্যাটিক BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options generateQuantiles (বুলিয়ান generateQuantiles)

পরামিতি

কোয়ান্টাইল তৈরি করুন	bool যদি True হয়, আউটপুট হবে প্রতিটি স্ট্রীমের জন্য num_quantiles যেখানে ith এন্ট্রি হল epsilon-এর আনুমানিক ত্রুটি সহ ইনপুটের ith কোয়ান্টাইল। ডুপ্লিকেট মান উপস্থিত হতে পারে. যদি False, আউটপুট হবে হিস্টোগ্রামের পয়েন্ট যা আমরা পেয়েছি যা মোটামুটিভাবে 1/epsilon বাউন্ডারিতে অনুবাদ করে এবং কোনো ডুপ্লিকেট ছাড়াই। ডিফল্ট থেকে মিথ্যা।