面向开放环境的机器学习—样本类别增加

机器学习在很多领域展现出其独特的优势，在过去的很多年里，我们关注更多的是封闭环境下的机器学习，即静态地收集数据并训练模型，但是在现实生活中越来越多地遇到开放环境下的任务，比如数据分布、样本类别、样本属性、评价目标等都会发生变化，这就需要模型具有较好的鲁棒性。本文重点关注流式数据中样本类别增加的问题，并给读者介绍一种可行的解决方法。