0001-在线学习基础介绍

作者: 小新学算法 | 来源:发表于2019-08-25 22:36 被阅读0次

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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 $t$ ,学习机（learner）被给一个question： $x_t$ (一个向量，即为特征向量), $x_t$ 为从instance domain： $\chi \$ 采样得到的。学习机给出一个预测值： $p_t$ ,然后得到正确的答案： $y_t$ ， $y_t$ 从target domain： $Y$ 采样得到。
定义损失函数为 $l\left( {{p_t},{y_t}} \right)$ 。在大多数情况下， $p_t$ 在 $y_t$ 中，但是，允许学习者从更大的集合中选择预测有时很方便，我们用D表示prediction domain。下图展示了在线学习框架：

在线学习框架

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