在网络应用中，机器学习模型如何更新？

以SKLearn为例，假设你已经用10GB的数据训练了一个庞大的模型，如何根据当天的新数据来更新这个模型呢？

显然，你不希望实时更新，可能是每天结束时更新一次——但我在SKLearn中找不到这样做的方法。你是否需要每天在不断增长的整个数据集上重新训练整个模型？

回答：

sklearn中的许多估计器实现了partial_fit方法，允许增量（在线）学习。请查看这篇文章。