【e-honおすすめコメント】
絶えず流れる情報を、いかに捉え、いかに学習するか？　広告配信、証券投　資、経路探索……いまや豊富な応用分野を擁するオンライン予測。Ｈｅｄｇｅ、ＯＧＤ、ＯＮＳなど多彩なアルゴリズムを理解し、使えるようになる。【機械学習プロフェッショナルシリーズ】　本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全３０巻にわたって刊行する。ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。第６期として、以下の３点を刊行！　機械学習のための連続最適化　金森　敬文／鈴木　大慈／竹内　一郎／佐藤　一誠・著　関係データ学習　石黒　勝彦／林　浩平・著　オンライン予測　畑埜　晃平／瀧本　英二・著　第７期の刊行は２０１７年４月、第８期の刊行は２０１７年８月の予定。【シリーズ編者】　杉山　将　理化学研究所　革新知能統合研究センター　センター長／東京大学大学院新領域創成科学研究科　教授

第２章　オンライン凸最適化（オンライン凸最適化の枠組み
Ｆｏｌｌｏｗ　Ｔｈｅ　Ｌｅａｄｅｒ（ＦＴＬ）戦略　ほか）
第３章　ランダムネスに基づくオンライン予測（Ｆｏｌｌｏｗ　ｔｈｅ　Ｐｅｒｔｕｒｂｅｄ　Ｌｅａｄｅｒ（ＦＰＬ）戦略
指数重み型Ｆｏｌｌｏｗ　Ｔｈｅ　Ｐｅｒｔｕｒｂｅｄ　Ｌｅａｄｅｒ（ＦＰＬ）戦略　ほか）
第４章　組合せ論的オンライン予測（組合せ論的オンライン予測とは
サンプリングに基づくアプローチ　ほか）