转自http://blog.csdn.net/sjkldjflakj/article/details/51886277

不同于以往的批量学习，即给了许多的已标记好的资料来学习出一个假设函数，online learning 的学习资料也就是样例是逐个到来了，边学习边修正自己的假设函数然后，给出答案

比如说样例到来的顺序((x(1),y(1)),(x(2),y(2)),...,(x(t),y(t)))其中x是样例特征，y是真实值，根据已有的模型对于到来的样例进行预测得出结果y'与真实值y比较，如果一样则不改变已有模型，否则进行调整。

比如对于感知器模型，如果检测到新来的样本划分错误，则调整参数:w=w+yx

w=w+yxbiy

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