第15章 在线学习
覆盖被动攻击学习与适应正则化在线更新；用模型空间、单反例拟合轨迹和独立验证门完成复核。
学习目标
- 能说明“第15章 在线学习”如何覆盖被动攻击学习与适应正则化在线更新，并把2013原版范围、独立论文核验与当前迁移分层
- 能先预测“怎样让每个样本到达后只更新一次，并用累计错误、间隔和不确定性解释在线行为？”的五阶段统计链，再用输入、目标、求解、验证与反例逐层复核
- 能注入“训练后回看同一流并报告批量准确率，丢失在线决策时点”，用“样本顺序、初值、更新规则、间隔、不确定性和预quential评估固定”决定接受、修正或拒绝学习结论
为什么从这个统计学习任务开始
在线学习页严格按“先预测、后见标签、再更新”的时间顺序记录证据。 “第15章 在线学习”的贯穿任务是：让带漂移的样本流依次进入PA与AROW，先预测再更新并记录累计错误。 操作前必须写下哪个模型状态、风险项或验证结果会先变化，运行后再补理由不算预测。
本页围绕“怎样让每个样本到达后只更新一次，并用累计错误、间隔和不确定性解释在线行为？”建立基线、边界反例与恢复路径。只有“第15章 在线学习”守住“样本顺序、初值、更新规则、间隔、不确定性和预quential评估固定”并交付样本顺序、时间戳、更新前预测、损失、步长、协方差/置信度、参数版本、累计错误和漂移点。，最终指标才构成统计学习证据。
书目、88个原版层级与独立重写边界
讲谈社官方书页确认杉山将《イラストで学ぶ 機械学習》于2013年出版、232页、ISBN 9784061538214，并公开6部分20章；中文版目录与书目用于交叉核对许永伟译、人民邮电出版社2015年版及62个编号小节。覆盖分母为6部分、20章和62个编号小节，共88个原版目录层级。
“第15章 在线学习”未取得原书完整正文，只以权威目录限定范围；中文解释、图示结构、交互、实验、练习与答案均为独立教学重写。本章按原版两种在线算法讲；离线多轮训练不能冒充在线证据。
本页另以技术核对 1、技术核对 2核对算法机制。论文、作者与出版社资料能验证定义、假设或历史事实，不能反向证明原书正文采用了本站表述。
原版目录层级与统计机制
第V部分 新兴机器学习算法
↡新兴机器学习算法对应原版目录坐标“第V部分 新兴机器学习算法”，在“第15章 在线学习”中用于由问题、数据角色与反馈定义学习任务，并受数据角色、分布假设、目标、求解与验证边界约束。原版坐标 1/4。 在“第15章 在线学习”的坐标1中，目录项「第V部分 新兴机器学习算法」用于由问题、数据角色与反馈定义学习任务；先冻结数据角色，再以样本、输出、监督、损失、基线与指标复核，出现先选算法再改写问题时撤回结论。
第15章 在线学习
↡在线学习对应原版目录坐标“第15章 在线学习”，在“第15章 在线学习”中用于按先预测后更新处理样本流，并受数据角色、分布假设、目标、求解与验证边界约束。原版坐标 2/4。 目录项「第15章 在线学习」进入“第15章 在线学习”后要回答第2个问题：它怎样按先预测后更新处理样本流、优化什么、由哪些顺序、更新前预测、间隔、步长、置信度与累计错误证明，并如何排除离线多轮训练冒充在线。
15.1 被动攻击学习
↡被动攻击学习对应原版目录坐标“15.1 被动攻击学习”，在“第15章 在线学习”中用于按先预测后更新处理样本流，并受数据角色、分布假设、目标、求解与验证边界约束。原版坐标 3/4。 围绕“怎样让每个样本到达后只更新一次，并用累计错误、间隔和不确定性解释在线行为？”，原版层级3把「15．1 被动攻击学习」解释为按先预测后更新处理样本流；复核者先读取顺序、更新前预测、间隔、步长、置信度与累计错误，不能接受离线多轮训练冒充在线。
15.2 适应正则化学习
↡适应正则化学习对应原版目录坐标“15.2 适应正则化学习”，在“第15章 在线学习”中用于按先预测后更新处理样本流，并受数据角色、分布假设、目标、求解与验证边界约束。原版坐标 4/4。 对“第15章 在线学习”而言，目录项「15．2 适应正则化学习」的最小合同是按先预测后更新处理样本流，第4次检查保存顺序、更新前预测、间隔、步长、置信度与累计错误；若产生离线多轮训练冒充在线，就返回上游重放。
先预测，再操作三个章专属实验
1. 模型空间与风险贡献
固定“让带漂移的样本流依次进入PA与AROW，先预测再更新并记录累计错误。”，在基线与边界样本间切换，逐一查看“样本到达、更新前预测、间隔/置信度、参数更新、累计评估”的输入、变换、输出与证据。
模型空间
固定样本，追踪模型到风险
怎样让每个样本到达后只更新一次，并用累计错误、间隔和不确定性解释在线行为？
条件
让带漂移的样本流依次进入PA与AROW，先预测再更新并记录累计错误。 使用冻结训练/验证/测试角色。
预测
沿“样本到达 → 更新前预测 → 间隔/置信度 → 参数更新 → 累计评估”形成预注册输出。
目标
满足“样本顺序、初值、更新规则、间隔、不确定性和预quential评估固定”。
风险贡献
按本页目标计入经验风险，并与简单基线同口径比较。
阶段输入
第15章 在线学习：冻结的问题、样本与数据角色
变换
登记单位、切分、分布和形状，并守住“样本顺序、初值、更新规则、间隔、不确定性和预quential评估固定”
阶段输出
可追溯样本
复核证据
数据卡、索引与哈希；若出现“训练后回看同一流并报告批量准确率，丢失在线决策时点”就保留失败运行
原版坐标：第V部分 新兴机器学习算法、第15章 在线学习、15.1 被动攻击学习、15.2 适应正则化学习
第15章 在线学习的可重放统计协议
| 阶段 | 学习动作 | 必留证据 | 拒绝条件 |
|---|---|---|---|
| 样本到达 | 在“第15章 在线学习”执行样本到达，一次只改变预注册变量 | 任务、样本角色、分布、版本与输入 | 数据角色或假设不可追溯 |
| 更新前预测 | 在“第15章 在线学习”执行更新前预测，一次只改变预注册变量 | 表示、模型、风险、约束、参数或求解轨迹 | 训练后回看同一流并报告批量准确率，丢失在线决策时点 |
| 间隔/置信度 | 在“第15章 在线学习”执行间隔/置信度，一次只改变预注册变量 | 表示、模型、风险、约束、参数或求解轨迹 | 训练后回看同一流并报告批量准确率，丢失在线决策时点 |
| 参数更新 | 在“第15章 在线学习”执行参数更新，一次只改变预注册变量 | 表示、模型、风险、约束、参数或求解轨迹 | 训练后回看同一流并报告批量准确率，丢失在线决策时点 |
| 累计评估 | 在“第15章 在线学习”执行累计评估，一次只改变预注册变量 | 独立指标、稳定性、反例与环境 | 无法独立重放或解释失败 |
unit: "iml-15"
question: "怎样让每个样本到达后只更新一次，并用累计错误、间隔和不确定性解释在线行为？"
scenario: "让带漂移的样本流依次进入PA与AROW，先预测再更新并记录累计错误。"
stages: ["样本到达", "更新前预测", "间隔/置信度", "参数更新", "累计评估"]
invariant: "样本顺序、初值、更新规则、间隔、不确定性和预quential评估固定"
fault: "训练后回看同一流并报告批量准确率，丢失在线决策时点"
evidence: "样本顺序、时间戳、更新前预测、损失、步长、协方差/置信度、参数版本、累计错误和漂移点。"
reset: restore_case_stage_trace_mode_step_gates_and_artifact该协议要求“第15章 在线学习”在相同任务、数据角色、分布、代码、环境和种子下重放。重置后若样本情形、阶段、拟合模式、步骤、验证门或证据包没有回到基线，交互状态已经污染比较，不能作为结论。
本页回顾
掌握“第15章 在线学习”不是记住算法名，而是能围绕“怎样让每个样本到达后只更新一次，并用累计错误、间隔和不确定性解释在线行为？”重建统计假设、风险与验证，并用“样本顺序、初值、更新规则、间隔、不确定性和预quential评估固定”拒绝“训练后回看同一流并报告批量准确率，丢失在线决策时点”。最终交付为样本顺序、时间戳、更新前预测、损失、步长、协方差/置信度、参数版本、累计错误和漂移点。
练习与答案
练习
- 问题 1：统计合同。 “第15章 在线学习”为什么必须先冻结任务、数据角色、分布假设、代码、环境与种子？
- 问题 2：目录逐项覆盖。 怎样证明原版目录坐标已经进入机制、交互和练习？
- 问题 3：反例恢复。 怎样证明“训练后回看同一流并报告批量准确率，丢失在线决策时点”已经被修正？
名词解释
名词解释
本章出现的专业名词，用大白话再讲一遍。
- 新兴机器学习算法
对应“第V部分 新兴机器学习算法”；在“第15章 在线学习”中用于由问题、数据角色与反馈定义学习任务，需要连接原版范围、统计假设与独立验证。
- 在线学习
对应“第15章 在线学习”；在“第15章 在线学习”中用于按先预测后更新处理样本流，需要连接原版范围、统计假设与独立验证。
- 被动攻击学习
对应“15.1 被动攻击学习”；在“第15章 在线学习”中用于按先预测后更新处理样本流，需要连接原版范围、统计假设与独立验证。
- 适应正则化学习
对应“15.2 适应正则化学习”；在“第15章 在线学习”中用于按先预测后更新处理样本流，需要连接原版范围、统计假设与独立验证。