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。