名前
weka.classifiers.functions.Winnow

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構文
WinnowとBalanced Winnowアルゴリズムを与えます。Littlestone。 詳しくは、

を見てください。N。 Littlestone(1988)。 「「無関係であるときに、覚えが早いです」属性はそうです。富んでください: 「新しい直線的な敷居アルゴリズム」、」 Learning2、ppを機械加工してください。 285-318 .

そして、

N。 Littlestone(1989)。 「「誤り領域と対数」「直線的な敷居学習アルゴリズム」、」 技術報告書サンタクルスUCSC-CRL-89-11、カリフォルニア大学、

名目上の属性に関する問題のために、分類します。(それが2進の属性に変換する).

オプション
alpha -- 販売促進係数アルファ。

balanced -- アルゴリズムのバランスのとれているバージョンを使用しますか?

beta -- 格下げ係数ベータ。

debug -- trueに設定されると，分類学習アルゴリズムは追加インフォメーションをコンソールに出力します．

defaultWeight -- 重り/係数の値に頭文字をつけてください。

numIterations -- 実行されるべきである繰り返しの数。

seed -- 乱数種子がデータシャッフルに使用した、(-1は、いいえを意味します。無作為化)

threshold -- 予測敷居(-1の手段: 属性の数へのセット)。