Machine learningMachine learning

الانحدار الخطي عبر الإنترنت

يُركّب الانحدار الخطي عبر الإنترنت نموذجًا خطيًا بملاحظة واحدة في كل مرة، محدّثًا الأوزان بشكل تدريجي مع وصول كل نقطة بيانات جديدة. على عكس طريقة المربعات الصغرى الدفعية، لا يحتاج أبدًا إلى تخزين أو إعادة معالجة مجموعة البيانات الكاملة، مما يجعله الخيار الطبيعي للبيانات المتدفقة، ومجموعات البيانات الضخمة جدًا، والبيئات التي قد تتغير فيها عملية توليد البيانات بمرور الوقت.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Shalev-Shwartz, S. (2012). Online Learning and Online Convex Optimization. Foundations and Trends in Machine Learning, 4(2), 107–194. DOI: 10.1561/2200000018
  2. Haykin, S. (2002). Adaptive Filter Theory (4th ed.). Prentice Hall. ISBN: 978-0130901262

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Online Linear Regression (Incremental Least-Squares). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/online-linear-regression

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateOnline Linear Regression (Online Linear Regression (Incremental Least-Squares)). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/machine-learning/online-linear-regression · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026