我是机器学习的新手，我了解了批处理学习与增量/在线学习之间的区别。我对渐进式学习不断改进且训练速度更快这一事实感到非常感兴趣。
我目前正在研究一个问题，我希望我的android应用程序使用增量学习以针对特定情况提供适应性结果。因此，每个用户的手机上都会有一个模型，在收到新数据后模型会不断发展。
所以我的问题是：是否有可能在移动设备上实施增量学习，以便当应用程序收集新数据时将更新模型？
编辑：我发现了这个https://github.com/rjmarsan/Weka-for-Android，它可能有用。
我是机器学习的新手，我了解了批处理学习与增量/在线学习之间的区别。我对渐进式学习不断改进的事实真的很感兴趣...
有两种增量学习方法：有监督的增量学习和无监督的增量学习。因此，您可以选择其中任何一个，并且它具有很多算法。您必须应用适合您标准的任何一种算法来训练数据，然后根据结果更新数据。您会发现很多开源项目，并根据需要进行应用。检查以下链接，可能会对您有帮助。
只需添加几件事，就可以在Android上使用Weka模型，从我的书中摘录一些示例：https://github.com/Wickapps/Practical-Java-ML里面有很多Weka Android应用程序，代码在Github上。但是这些大多是静态模型示例，您要询问的是流。在Weka世界中，您可能想查看MOA。https://moa.cms.waikato.ac.nz/不幸的是，我没有在本书中介绍Android的MOA流。