在线学习是一种既具有理论意义又具有实践意义的学习范式。在线学习的目标是根据先前预测任务的正确答案和可能的其他可用信息,做出一系列准确的预测。在线学习已经在博弈论、信息论和机器学习等多个研究领域得到了研究。由于最近出现了大规模的应用,如在线广告放置和在线网站排名,这也引起了从业者的极大兴趣。在这个综述中,我们提供了在线学习的现代概况。我们的目标是给读者一些有趣的想法的感觉,特别是强调在推导有效的在线学习算法的凸的中心。我们不是要做全面的综述,而是要做一个高层次的、严谨的、易于理解的综述。

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在计算机科学中,在线机器学习是的方法的机器学习,其中在连续的顺序数据变为可用,并且用于更新对于在每一步未来数据最好的预测,而不是其产生由学习的最佳预测批次学习技术一次对整个训练数据集。在线学习是机器学习领域中的一种常用技术,在该领域中,在计算上无法训练整个数据集是不可行的,因此需要核心算法。它也用于算法必须动态适应数据中的新模式的情况下,或者当数据本身随时间而变化时(例如,股价预测)。在线学习算法可能易于遭受灾难性干扰,这一问题可以通过增量学习方法来解决。
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