mahout分类源码分析-01

mahout分类源码分析

接口Interface OnlineLearner：

实现的类：

AbstractOnlineLogisticRegression, AdaptiveLogisticRegression,
CrossFoldLearner, OnlineLogisticRegression

方法如下：

void train(int actual,


Vector instance)

更新模型，实用一个目标变量的值和一个特征向量，主意这里假定：如果对训练数据进行多次，那么训练样本应该有相同的顺序。

参数说明：

actual：目标变量的值，这个值应该是一个半开区间[0....n)其中n是目标变来那个的类别。

instance：特征向量

void train(long trackingKey,


java.lang.String groupKey,


int actual,


Vector instance)

更新模型，实用一个目标变量的值和一个特征向量

Parameters:

trackingKey - The tracking key for this training example.

groupKey - An optional value that allows examples to be grouped in
the computation of the update to the model.

actual - The value of the target variable. This value should be in
the half-open interval [0..n) where n is the number of target
categories.

instance - The feature vector for this example.

void train(long trackingKey,


int actual,


Vector instance)

Updates the model using a particular target variable value and a
feature vector.

Parameters:

trackingKey - The tracking key for this training example.

actual - The value of the target variable. This value should be in
the half-open interval [0..n) where n is the number of target
categories.

instance - The feature vector for this example.

void close()

为分类做准备，去掉任何临时数据结构，一个在线分类器应该能接受更多的训练在调用clouse()，但是关闭分类器或许使分类更有效。