一、在线学习简介

Online Learning 并不是一种模型，而是一种模型的训练方法，Online Learning 能够根据线上反馈数据，实时快速地进行模型调整，使得模型及时反映线上的变化，提高线上预测的准确率。

Online Learning 的流程包括：将模型的预测结果展现给用户，然后收集用户的反馈数据，再用来训练模型，形成闭环的系统。如下图所示：

二、在线学习与传统学习的区别

传统的训练方法，模型上线后，更新的周期会比较长（一般是一天，效率高的时候为一小时），这种模型上线后，一般是静态的（一段时间内不会改变），不会与线上的状况有任何互动，假设预测错了，只能在下一次更新的时候完成更正。Online Learning 训练方法不同，会根据线上预测的结果动态调整模型。如果模型预测错误，会及时做出修正。因此，Online Learning能够更加及时地反映线上变化。

三、Online Learning 的优化目标

如上图所示，Online Learning训练过程也需要优化一个目标函数（红框标注的），但是和其他的训练方法不同，Online Learning 要求快速求出目标函数的最优解，最好是能有解析解。