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 ...

　　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 ...

的平面是三維的，n維空間的平面是n-1維的仿射集。 凸集 定義：集合C內的任意取兩點，形成的線段均在集 ...

　　因為本人近期在學習凸優化的內容，所以決定第一篇帖子寫一些關於凸優化理論的相關介紹，希望對那些對凸優化有興趣的同學和初學者有幫助。 　　首先想要和大家說的是，凸優化聽上去是一門很高深的數學理論，其實學習凸優化的基礎要求其實並不是很高，對於大部分大學理工科的本科生應該都沒有問題，關鍵就是高等數學 ...

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 ...

近幾天，瀏覽了大量的memcached相關文章，又自己動手實踐了一番至此，對memcached有了更加深入的了解在繼續編寫memcached操作類（基於java_memcached-release）的同時留下一些自認為比較重要的知識，算是總結一下吧如果其中有理解不當的，請高手給予指點，萬分感謝 ...