一些在线预测问题可以转化到在线凸优化框架中。下面介绍两种凸化技术： 　　一些在线预测问题似乎不适合在线凸优化框架。例如，在线分类问题中，预测域（predictions domain）或损失函数不 ...

　　近年来，许多有效的在线学习算法的设计受到凸优化工具的影响。 此外，据观察，大多数先前提出的有效算法可以基于以下优雅模型联合分析： 　　 　　凸集的定义： 　　 　　一个向量 的Regret ...

　　最自然的学习规则是使用任何在过去回合中损失最小的向量。 这与Consistent算法的精神相同，它在在线凸优化中通常被称为Follow-The-Leader，最小化累积损失。 　　对于任何t: ...