Para obtener más información, consulte ¿Qué sucederá con Machine Learning Server? En este artículo se describen las limitaciones o los problemas conocidos de los componentes de Python y R que se proporcionan en SQL Server Machine Learning Services y SQL Server 2016 R Se...
l1Weight: pode ser aplicado a modelos esparsos, ao trabalhar usando dados altamente dimensionais. Ele obtém os pesos pequenos associados aos recursos que não são tão importantes em direção a 0. l2Weight:é preferível para dados que não são esparsos. Ele recebe pesos grande...
Quando aplicado a tarefas de classificação binária, é comumente chamado de perda de registro. A entropia cruzada bináriaé usada ao realizar a classificação binária, e a entropia cruzada categórica é usada para a classificação multiclasse. A entropia cruzada é semelhante...
Si instala una versión preliminar de SQL Server 2017 (14.x) en un equipo sin acceso a Internet, es posible que el instalador no muestre la página que solicita la ubicación de los componentes de Python descargados. En tal caso, puede instalar la característica Machine Le...
l1Weight: pode ser aplicado a modelos esparsos, ao trabalhar usando dados altamente dimensionais. Ele obtém os pesos pequenos associados aos recursos que não são tão importantes em direção a 0. l2Weight:é preferível para dados que não são esparsos. Ele recebe pesos grande...