骨架：非平稳环境中的贝叶斯在线学习统一框架

本文提出了一种统一框架BONE，用于在非平稳环境中进行贝叶斯在线学习，填补了现有方法在多样性和一致性上的空白。该框架通过指定测量模型、辅助过程和条件先验等模块化选择，使得多种方法能够统一表达，并且引入新方法进行比较。实验结果表明，框架能够提供对不同情况的有效洞察，从而优化学习策略的选择。