Python机器学习--在线学习(Online learning)与离线学习（Offline\Batch learning）区别
前言
机器学习领域中，可将机器学习算法分为在线学习和离线学习。最近在学习实时机器学习或者说增量学习相关的内容，今天使用creme这个库介绍下Online Learning的原理，以及Online Learning和Batch Learning的一些区别。
Online Learning和Batch Learning的区别
Batch就是目前常用的计算模式，需要离线数据，离线训练，离线评估，然后上线。也就是我们说的离线学习也通常称为批学习。
离线学习的好处就是比较稳定，可以用大量数据集去训练和评估，如果模型效果不好也方便替换。
OnlineLearning更多地是一个实时运行的体系，实时有样本产生，实时提取特征并且和目标列拼接成样本，实时评估和训练。
Online Learning需要具备下述的几个特点：
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数据从流式数据源获取，比如Kafka、MQ
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可以对Mini Batch甚至单样本训练并产生新模型
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特征和目标可以实时生成并实时拼接成样本
Online Learning应用场景和优缺点
Online Learning优点很明显，就是可以对训练样本做实时的反馈。所以应用的场景也主要是互联网领域，对实时性要求很高的场景。在推荐广告领域，Online Learning后续非常有发挥的空间。
Online Learning的优势就是实时产出模型，数据的时效性强。之所以没有大范围普及，主要因为劣势也很明显，运维成本会比较高。比如如何保证实时样本拼接的准确性、如何确保实时评估的准确、线上模型出现问题如何回滚等。所以，Online Learning还没有非常好的开源解决方案，今天介绍的creme只能解决部分问题。
creme介绍
可以通过pip安装：pip install creme
这是一个专注做Online Learning的库，目前还没有集成tf、pytorch的能力，所以现在creme是自己实现一些单机可运行的增量学习的算法，可以实现one sample粒度的训练。
一些数据量不大，或者是想了解Online Learning机制的同学比较推荐，如果是企业生产的化，还是要等基于TensorFlow或者其它成熟框架的mini batch这样训练的能力。
creme的代码可读性很强
from creme import linear_model
from creme import stream
X_y = stream.iter_csv('some/csv/file.csv')
model = linear_model.LogisticRegression()
for x, y in X_y:
model.fit_one(x, y)
有一个stream库可以实现流式的IO，这里接Kafka也是可以的。单样本训练直接可以用fit_one，这个命名满直接的。
from creme import linear_model
from creme import metrics
from creme import stream
X_y = stream.iter_csv('some/csv/file.csv')
model = linear_model.LogisticRegression()
metric = metrics.Accuracy()
for x, y in X_y:
y_pred = model.predict_one(x)
model.fit_one(x, y)
metric.update(y, y_pred)
print(metric)在评估的时候可以直接用metric.update函数去计算准确率，评估指标是通过真实的y值和预测出来的y_pred做对比。
下图展示的是creme已经支持的函数和算法：
总而言之，creme目前还是一个探索性的项目，在实际生产方面可能会有性能问题，不过是一个很好地了解Online Learning的材料。
参考文献
1.刘成昊.在线学习算法研究与应用.浙江大学博士学位论文，2017.
2.潘志松等.在线学习算法综述,数据采集与处理,2016.