在线学习（Online Learning）

      原题目叫做The perception and large margin classifiers，其实探讨的是在线学习。这里将题目换了换。以前讨论的都是批量学习（batch learning），就是给了一堆样例后，在样例上学习出假设函数h。而在线学习就是要根据新来的样例，边学习，边给出结果。

      假设样例按照到来的先后顺序依次定义为。X为样本特征，y为类别标签。我们的任务是到来一个样例x，给出其类别结果y的预测值，之后我们会看到y的真实值，然后根据真实值来重新调整模型参数，整个过程是重复迭代的过程，直到所有的样例完成。这么看来，我们也可以将原来用于批量学习的样例拿来作为在线学习的样例。在在线学习中我们主要关注在整个预测过程中预测错误的样例数。

      拿二值分类来讲，我们用y=1表示正例，y=-1表示负例。回想在讨论支持向量机中提到的感知算法（perception algorithm）。我们的假设函数为

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