本文综述在线学习中反馈对遗憾的影响：在强可观测无向反馈图下改进回报上下界，利用FTRL与q-Tsallis熵给出证明并扩展至时变图；刻画不同反馈类型的minimax遗憾并设计匹配算法；分析反馈图结构对学习难度的决定作用；探讨部分信息反馈、延迟反馈、集合选择、马尔可夫决策过程及核赌博等情形，提出相应算法与遗憾保证。