On-Line Learning 领域论文

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On-Line Learning 领域论文

详 情 说 明

在线学习（On-Line Learning）是机器学习领域的一个研究方向，其核心特点是模型能够随着新数据的到来逐步更新，而无需重新训练整个数据集。这种学习方式特别适用于数据流环境或计算资源受限的场景。

在线学习算法通常需要处理以下挑战：一是如何在有限的内存条件下高效更新模型；二是如何平衡新数据与历史知识，避免“灾难性遗忘”；三是如何应对非平稳分布的数据流。经典的在线学习算法包括感知器算法、在线梯度下降法等，它们通过增量式调整模型参数来适应新数据。

近年来的研究趋势包括：结合深度学习的在线学习方法、处理概念漂移的适应性策略，以及面向大规模数据流的分布式在线学习框架。这些进展使得在线学习在推荐系统、金融预测、物联网等领域展现出广泛应用潜力。