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Public 型 | Public メソッド | 変数
構造体 mist::machine_learning::feature

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]

`#include <machine_learning.h>`

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:

- machine_learning.h