Cảnh báo: API này không được dùng nữa và sẽ bị xóa trong phiên bản tương lai của TensorFlow sau khi thay thế ổn định.
IsotonicRegression
Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Giải quyết một loạt các vấn đề hồi quy đẳng trương.
Phương pháp công khai
tĩnh <U mở rộng Số, T mở rộng Số> IsotonicRegression <U> | tạo (Phạm vi phạm vi , đầu vào Toán hạng <T>, Loại <U> đầu raDtype) Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một hoạt động IsotonicRegression mới. |
tĩnh <T mở rộng Số> IsotonicRegression <Float> | tạo (Phạm vi phạm vi , đầu vào Toán hạng <T>) Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một hoạt động IsotonicRegression mới bằng cách sử dụng các loại đầu ra mặc định. |
Đầu ra <U> | đầu ra () Một (batch_size, dim)-tensor giữ các giải pháp phần tử trên mỗi lô. |
Đầu ra <Số nguyên> | phân đoạn () Một tenxơ int32 (batch_size, dim) với các phân đoạn. |
Phương pháp kế thừa
Từ lớp java.lang.Object boolean | bằng (Đối tượng arg0) |
Lớp cuối cùng<?> | getClass () |
int | Mã Băm () |
khoảng trống cuối cùng | thông báo () |
khoảng trống cuối cùng | thông báoTất cả () |
Sợi dây | toString () |
khoảng trống cuối cùng | chờ đã (arg0 dài, int arg1) |
khoảng trống cuối cùng | chờ đã (arg0 dài) |
khoảng trống cuối cùng | Chờ đợi () |
Phương pháp công khai
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một hoạt động IsotonicRegression mới.
Thông số
phạm vi | phạm vi hiện tại |
---|
đầu vào | Một tensor (batch_size, dim) chứa một loạt đầu vào. |
---|
đầu raDtype | Dloại đầu ra. |
---|
Trả lại
- một phiên bản mới của IsotonicRegression
Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một hoạt động IsotonicRegression mới bằng cách sử dụng các loại đầu ra mặc định.
Thông số
phạm vi | phạm vi hiện tại |
---|
đầu vào | Một tensor (batch_size, dim) chứa một loạt đầu vào. |
---|
Trả lại
- một phiên bản mới của IsotonicRegression
Đầu ra công khai đầu ra <U> ()
Một (batch_size, dim)-tensor giữ các giải pháp phần tử trên mỗi lô.
Các đoạn đầu ra công khai <Số nguyên> ()
Một tenxơ int32 (batch_size, dim) với các phân đoạn.
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2023-12-01 UTC.
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"Thiếu thông tin tôi cần"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"Quá phức tạp/quá nhiều bước"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"Đã lỗi thời"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"Vấn đề về bản dịch"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"Vấn đề về mẫu/mã"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"Khác"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"Dễ hiểu"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"Giúp tôi giải quyết được vấn đề"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"Khác"
}]
{"lastModified": "C\u1eadp nh\u1eadt l\u1ea7n g\u1ea7n \u0111\u00e2y nh\u1ea5t: 2023-12-01 UTC."}