IsotonicRegression

classe final pública IsotonicRegression

Resolve um lote de problemas de regressão isotônica.

Constantes

Corda OP_NAME O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Métodos Públicos

estático <U estende TNumber > IsotonicRegression <U>
create (escopo do escopo , Operando <? estende TNumber > entrada, Class<U> outputDtype)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação IsotonicRegression.
regressão isotônica estática < TFloat32 >
criar (escopo do escopo , operando <? estende TNumber > entrada)
Método de fábrica para criar uma classe que agrupa uma nova operação IsotonicRegression usando tipos de saída padrão.
Saída <U>
saída ()
Um tensor (batch_size, dim) que contém as soluções dos elementos por lote.
Saída < TInt32 >
segmentos ()
Um tensor int32 (batch_size, dim) com os segmentos.

Métodos herdados

Constantes

String final estática pública OP_NAME

O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Valor Constante: "Regressão Isotônica"

Métodos Públicos

public static IsotonicRegression <U> create ( Escopo do escopo , Operando <? estende TNumber > entrada, Class<U> outputDtype)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação IsotonicRegression.

Parâmetros
escopo escopo atual
entrada Um tensor (batch_size, dim) que contém um lote de entradas.
tipoD de saída Dtipo de saída.
Devoluções
  • uma nova instância de IsotonicRegression

public static IsotonicRegression < TFloat32 > create (escopo do escopo , operando <? estende TNumber > entrada)

Método de fábrica para criar uma classe que agrupa uma nova operação IsotonicRegression usando tipos de saída padrão.

Parâmetros
escopo escopo atual
entrada Um tensor (batch_size, dim) que contém um lote de entradas.
Devoluções
  • uma nova instância de IsotonicRegression

Saída pública <U> saída ()

Um tensor (batch_size, dim) que contém as soluções dos elementos por lote.

Saída pública < TInt32 > segmentos ()

Um tensor int32 (batch_size, dim) com os segmentos.