前言 在一般的机器学习任务中，往往是通过batch的训练方法进行离线训练，然后线上进行预测，通常离线模型更新的时间在1天以上，这就使得模型不能及时学到实时的特征；另一方面，如果要进行实时训练的话，需要特征尽量稀疏，因为大规模的机器学习往往伴随着大量的参数，如果做不到特征计量稀疏的话，实时预估时延就会很大，这个时候就要用到online learning的一些方法，其目的是在提高训练参数稀疏性的同时