16、时间序列的在线学习：原理、算法与漂移处理

时间序列的在线学习：原理、算法与漂移处理

1. 在线学习与离线学习概述

学习主要有两种场景：在线学习和离线学习。在线学习是指随着数据的流入（流式数据）逐步拟合模型；而离线学习则是使用已知的静态数据集，一次性调整机器学习算法的参数以适应整个数据集（通常将整个数据集加载到内存中或分批加载）。

1.1 在线学习的主要用例

在线学习主要有以下三个主要用例：
- 大数据：在线学习适用于大数据场景，因为处理大规模数据集时，对整个数据集进行训练在计算上可能不可行。
- 时间限制：例如实时应用场景，许多在线算法相对于离线算法在资源利用上更高效。
- 动态环境：时间序列数据的潜在生成过程可能随时间变化，在线学习可以根据新数据不断调整参数，从而应对数据的变化。

1.2 在线学习与离线学习的差异对比

比较项	离线学习	在线学习
是否需要监控	是，模型可能会过时，性能下降	可适应变化的数据
重新训练成本	昂贵（从头开始）	便宜（增量式）
内存需求	可能需要高内存	低
应用场景