機械学習で利用する多カテゴリの特徴量を管理するクラス [詳細]

std::vector< T >を継承しています。

Public 型
typedef base::value_type	value_type
	MISTのコンテナ内に格納するデータ型．mist::array< data > の data と同じ
typedef base::size_type	size_type
	符号なしの整数を表す型．コンテナ内の要素数や，各要素を指定するときなどに利用し，内部的には size_t 型と同じ
typedef base::difference_type	difference_type
	符号付きの整数を表す型．コンテナ内の要素数や，各要素を指定するときなどに利用し，内部的には ptrdiff_t 型と同じ

Public メソッド
	feature ()
	デフォルトのコンストラクタ
	feature (size_type dimension)
	次元数を指定して特長量を初期化
	feature (const std::string &cate)
	カテゴリ名を指定して特長量を初期化
	feature (size_type dimension, const std::string &cate)
	次元数とカテゴリ名を指定して特長量を初期化
	feature (const feature &f)
	コピーコンストラクタ
feature &	operator= (const feature &f)
	他の特徴量をコピーする

変数
std::string	category
	学習データのカテゴリ名
feature_weight_type	weight
	学習データに対する重み
bool	valid
	機械学習に利用するかどうか
変数 inherited from std::vector< T >
T	elements
	STL member.

説明

機械学習で利用する多カテゴリの特徴量を管理するクラス

コンストラクタとデストラクタ

mist::machine_learning::feature::feature ( size_type dimension )

inline

次元数を指定して特長量を初期化

引数

[in] dimension … 特徴量の次元

mist::machine_learning::feature::feature ( const std::string & cate )

inline

カテゴリ名を指定して特長量を初期化

引数

[in] cate … カテゴリ名徴量の次元

mist::machine_learning::feature::feature	(	size_type	dimension,
		const std::string &	cate
	)

inline

次元数とカテゴリ名を指定して特長量を初期化

引数

[in]	dimension	… 特徴量の次元
[in]	cate	… カテゴリ名徴量の次元

この構造体の説明は次のファイルから生成されました: