增量學習作為機器學習的一種方法，現階段得到廣泛的關注。在其中，輸入資料不斷被用於擴充套件現有模型的知識，即進一步訓練模型，它代表了一種動態的學習的技術。對於滿足以下條件的學習方法可以定義為增量學習方法：
為什麼需要增量學習演算法？
1）資料庫中的資料是動態變化的
2）資料量（訓練樣本）的變化引起重複學習
3）應避免在海量資料的情況下重複學習
4）˜只需修改因資料變化而涉及的規則
5）增量學習演算法是資料探勘演算法走向實用化的關鍵問題之一
增量式演算法的重要性體現在2個方面：
1）在實際的資料庫中，資料量往往是逐漸增 加的，因此，在面臨新的資料時，學習方法應能對訓練好的系統進行某些改動，以對新資料中蘊涵的知識進行學習。
2） 對乙個訓練好的系統進行修改的時間代價通常低於重新訓練乙個系統所需的代價。
增量式演算法：就是每當新增資料時，並不需要重建所有的知識庫，而是在原有知識庫的基礎上，僅做由於新增資料所引起的更新，這更加符合人的思維原理。
遷移學習與增量學習
日常處理資料過程中，我們會遇到新資料的增加這個問題，我們既想增加新資料，又想利用原先的模型，遷移學習和增量學習就應運而生了，而且在今後的發展中，此類問題會越來越頻發。首先推薦幾篇部落格來 一下這個問題 1 xgboost之增量學習 遷移學習，增量學習增強學習 增量學習 遷移學習 概念性認知機器學習基...
增量式記錄QT學習
答 通過使用 qstring qcombobox currenttext const函式來獲取 答 經過不斷檢測定位，問題發生在getexistingdirectory身上，預設使用的是系統的api即開啟的qfiledialog是系統的dialog而非qt的dialog。經過測試，如果改為qstri...
使用sklearn進行增量學習
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