為什麼在在線機器學習中使用後悔，有什麼直觀的解釋嗎？

為什麼在線機器學習中使用遺憾？

有什麼直觀的解釋嗎？

除了在線學習的遺憾之外，還有其他度量需要優化嗎？

提前致謝。

“遺憾”作為一個適用於在線機器學習的術語，很容易做出直觀的解釋。

最小化（或者，優化）“遺憾”只是減少採取的行動的數量，事後看來，顯然有更好的選擇。通過最小化遺憾，我們正在最小化算法的次優動作。

根據在線機器學習算法的應用，可以優化許多其他測量。

您可能感興趣的幾篇具體論文深入討論了該主題：

學習、後悔最小化和平衡- A. Blum 和 Y. Mansour

機器學習優化- Hazan

在線學習和在線凸優化- Shalev-Shwartz

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/171850