弹性预算法（Elastic Budget Algorithm）是一种用于应对变化未知环境的机器学习算法，由环境变量及决策变量组成，通过记录环境变量，形成环境变量的权重集，根据其中的数据，调整机器学习算法以解决变化不易预测的问题。弹性预算算法可以帮助机器学习系统更好地评估任务，并有效地调整自身行为使其适应不断变化的环境，有效抵御环境变化的影响，帮助机器人学习和自我调整方式改善机器学习系统的行为。 拓展知识：弹性预算算法可以应用于金融自动投资、财务管理、在线推荐系统、用户互动等诸多应用场景，可以有效地提高系统的可扩展性和精度，可以帮助系统更好地根据用户的历史行为进行自动训练，从而实现更精确的建模和预测。