在線最優化求解(Online Optimization)之三：FOBOS FOBOS (Forward-Backward Splitting)是由John Duchi和Yoram Singer提出的[11]。從全稱上來看，該方法應該叫FOBAS，但是由於一開始作者管這種方法叫FOLOS ...

1. 背景介紹 最優化求解問題可能是我們在工作中遇到的最多的一類問題了：從已有的數據中提煉出最適合的模型參數，從而對未知的數據進行預測。當我們面對高維高數據量的場景時，常見的批量處理的方式已經顯得力不從心，需要有在線處理的方法來解決此類問題。 在CTR預估中，經常會用到經典的邏輯回歸 ...

　　近年來，許多有效的在線學習算法的設計受到凸優化工具的影響。 此外，據觀察，大多數先前提出的有效算法可以基於以下優雅模型聯合分析： 　　 　　凸集的定義： 　　 　　一個向量 的Regret定義為： 　　 　　如前所述，算法相對於競爭向量的集合U的Regret被定義 ...

緊接上文，我們講述在線分類問題 令，為0-1損失，我們做出如下的簡化假設： 學習者的目標是相對於hypotheses set: H具有low regret，其中H中的每個函數是從到{0,1}的映射，並且regret被定義為: 我們首先證明這是一個不可能完成的任務 ...

　　最自然的學習規則是使用任何在過去回合中損失最小的向量。 這與Consistent算法的精神相同，它在在線凸優化中通常被稱為Follow-The-Leader，最小化累積損失。 　　對於任何t: 　　　　　　　　　　　 　　 　　我們談到了能最小化累計損失不能說明此算法在在線學習場景 ...

開啟一個在線學習和在線凸優化框架專題學習： 1.首先介紹在線學習的相關概念 在線學習是在一系列連續的回合（rounds）中進行的； 在回合,學習機（learner）被給一個question：(一個向量，即為特征向量),為從instance domain：采樣得到的。學習機給出一個預測值 ...

　　一些在線預測問題可以轉化到在線凸優化框架中。下面介紹兩種凸化技術： 　　一些在線預測問題似乎不適合在線凸優化框架。例如，在線分類問題中，預測域（predictions domain）或損失函數不是凸的。我們描述了兩種凸化技術，它們允許我們在其他場景中使用在線凸優化框架 ...

在線學習想要解決的問題 在線學習 ( \(\it{Online \;Learning}\) ) 代表了一系列機器學習算法，特點是每來一個樣本就能訓練，能夠根據線上反饋數據，實時快速地進行模型調整，使得模型及時反映線上的變化，提高線上預測的准確率。相比之下，傳統的批處理方式需要一次性收集所有 ...