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점진적학습

이진분류분류를위한선형선형을스트리밍스트리밍데터터피팅하고성능성능

점진점진학습(또는또는학습)은은이터스트림스트림들어오는이터를를처리할사용하는데,예측변수의분포,목적함수의여러특성,심지어관측값레이블이지정되었는지여부에대한정보가거의또는전혀제공되지않을수있습니다。이러한문제는이블이지정된데이터가충분히충분히이를사용해해모델에하고하고하고하고하하를조정하고하고하고를분포특징을추론기존의머신러닝분포과대조추론하는의머신러닝방법과대조추론하는의머신러닝분포과대조대조

점진적학습에는점진적로로된모델이필요필요。incrementallassificeLifear.를사용하여사용자가직접점진적모델을만들고할수도있고incrementallearner를사용하여하여전통적으로훈련된지원되는모델을적학습기로로변환할수도모델을구성하고데이터스트림스트림을설정한후에는들어오는터청크에에대해점진모델을하고하고모델의예측을추적할수이두작업추적할수이두작업을을동시에수행수행수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도수도

자세한내용은增量学习概述항목을참조하십시오。

함수

모두확장

incrementallearner 将二进制分类支持向量机(SVM)模型转换为增量学习者万博1manbetx
incrementallearner 转换用于增量学习者二进制分类的线性模型
合身 培训渐进学习的线性模型
UpdateMetrics. 给定新数据的增量学习中的线性模型中的更新性能度量
updatemetricsandfit. 提高新数据和火车模型的增量学习线性模型中的性能度量
预测 预测增量学习线性模型的新观测的响应
损失 关于数据批量学习的线性模型的丧失

객체

incrementallassificeLifear. 增量学习的二进制分类线性模型

도움말항목

增量学习概述

发现关于增量学习的基本概念,包括增量学习对象,功能和工作流程。

配置增量学习模型

为数据流上的增量性能评估和培训准备增量学习模型。

使用简洁工作流实现分类的增量学习

使用简洁的工作流程实现具有前列评估的二进制分类的增量学习。

使用灵活工作流实现增量学习进行分类

使用灵活的工作流程实现具有前列评估的二进制分类的增量学习。

初始化分类学习者培训的逻辑回归模型的增量学习模型

使用分类学习者应用训练逻辑回归模型,然后使用估计的系数初始化二进制分类的增量模型。