MicrosoftML API

学習

適用対象: SQL Server 2017 (14.x)

トレーニング関数

• microsoftml.rx_fast_forest: ランダム フォレスト

• microsoftml.rx_fast_linear: 確率的二重座標上昇 を用いた線形モデル

  • 損失関数

    • microsoftml.hinge_loss: ヒンジ損失機能
    • microsoftml.log_loss: ログ損失関数
    • microsoftml.smoothed_hinge_loss: 平滑化ヒンジ損失機能
    • microsoftml.squared_loss: 二乗損失関数

• microsoftml.rx_fast_trees: ブーストツリー

• microsoftml.rx_logistic_regression: ロジスティック回帰

• microsoftml.rx_neural_network: ニューラル ネットワーク

  • オプティマイザーの

    • microsoftml.adadelta_optimizer: 適応学習率法
    • microsoftml.sgd_optimizer: 確率的勾配降下

  • 数学 を する

    • microsoftml.avx_math: AVX 命令による高速化
    • microsoftml.clr_math: .NET 数学 による高速化
    • microsoftml.gpu_math: Nvidia CUDA による高速化
    • microsoftml.mkl_math: Intel MKL による高速化
    • microsoftml.sse_math: SSE 命令による高速化

• microsoftml.rx_oneclass_svm: 異常検出

変換

カテゴリ変数の処理

• microsoftml.categories: テキスト列をカテゴリ に変換します
• microsoftml.categorical_hash: テキスト列をハッシュしてカテゴリに変換

スキーマ操作

• microsoftml.concat: 複数の列を連結して 1 つのベクター
• microsoftml.drop_columns: データセット から列を削除します
• microsoftml.select_columns: データセット の列を保持します

変数の選択

• microsoftml.count_select: カウント に基づく特徴選択
• microsoftml.mutualinformation_select: 相互情報 に基づく特徴選択

テキスト分析

• microsoftml.featurize_text: テキスト列を数値特徴に変換

  • microsoftml.n_gram: n-gram を使用してテキストを特徴に変換します。
  • microsoftml.n_gram_hash: ハッシュされた n-gram を使用してテキストを特徴に変換します
  • microsoftml.custom: カスタム ストップワード を削除します
  • microsoftml.predefined: 定義済みのストップワード を削除します

• microsoftml.get_sentiment: 感情分析

画像分析

• microsoftml.load_image: イメージ を読み込みます
• microsoftml.resize_image: 画像 のサイズを変更します
• microsoftml.extract_pixels: 画像からピクセルを抽出します
• microsoftml.featurize_image: イメージをフィーチャ に変換します

得点者

• microsoftml.rx_predict: Microsoft 機械学習モデルを使用したスコア

Featurizers

• microsoftml.rx_featurize: データ ソースのデータ変換