摘要： 　　1.算法概述 　　2.算法要点与推导 　　3.算法特性及优缺点 　　4.注意事项 　　5.实现和具体例子 　　6.适用场合 内容： 　　1.算法概述 　　FTRL是一种适 ...

在线学习想要解决的问题 在线学习 ( \(\it{Online \;Learning}\) ) 代表了一系列机器学习算法，特点是每来一个样本就能训练，能够根据线上反馈数据，实时快速地进行模型调整，使 ...

开启一个在线学习和在线凸优化框架专题学习： 1.首先介绍在线学习的相关概念 在线学习是在一系列连续的回合（rounds）中进行的； 在回合,学习机（learner）被给一个question：(一 ...

　　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 ...

紧接上文，我们讲述在线分类问题 令，为0-1损失，我们做出如下的简化假设： 学习者的目标是相对于hypotheses set: H具有low regret，其中H中的每个函数是从到{0,1} ...

　　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: ...