在线机器学习：批量与在线算法比较及稀疏特性研究

本资源是一份关于在线机器学习的深入调研PPT，主要关注批量学习算法与在线学习算法之间的对比和特性分析。批量学习算法通常具有较高的精度和收敛速度，但依赖于大规模训练数据且无法实时处理数据流，这限制了其在动态环境下的适应性。相比之下，在线学习算法如在线梯度下降(OGD)和随机梯度下降(SGD)，它们能够利用单个样本的损失和梯度进行模型更新，适用于大数据集和数据流处理，且对内存消耗和过拟合有所控制。 在线学习算法强调特征稀疏性的重要性，由于在线梯度下降的局限性，如简单截断方法难以产生真正的稀疏解，因此引入了如Truncated Gradient、FOBOS、RDA和FTRL等改进策略。Truncated Gradient是基于简单截断的改进，试图找到一个更温和的平衡，而FOBOS则是一种特殊的Truncated Gradient形式，它通过将每个数据的迭代分解为经验损失和正则化优化问题，既保持了稀疏性又提高了精度。 RDA（Regularized Dual Averaging）作为非梯度下降算法，提供了一个更通用的框架，能够在精度和稀疏性之间实现良好的权衡。它在特征稀疏性方面表现出色，而FOBOS在保持高精度的同时，可能牺牲一些稀疏性。最后，FTRL（Follow-the-Regularized-Leader）算法在2013年由Google提出，它是另一篇论文中探讨的在线学习策略，与前面提到的算法相比，具有不同的优化策略和优势。 总结来说，这份PPT深入探讨了在线机器学习的不同算法及其特点，特别是如何通过正则化和稀疏性策略来提高算法在实际应用中的效率和性能。这对于理解和设计适应不断变化的数据环境的机器学习系统至关重要。