Machine learningMachine learning

الانحدار اللوجستي عبر الإنترنت

يُركّب الانحدار اللوجستي عبر الإنترنت مُصنِّفًا لوجستيًا عينةً واحدة (أو دفعةً صغيرة) في كل مرة عبر الانحدار التدرجي العشوائي، مُحدِّثًا أوزان النموذج مع وصول كل ملاحظة بدلاً من انتظار رؤية مجموعة البيانات الكاملة. هذا يجعله الخيار القياسي لمشاكل التصنيف الثنائي عالية الحجم، أو المتدفقة، أو المقيدة بالذاكرة حيث يكون تدريب الدفعات غير ممكن.

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. Bottou, L. (2010). Large-Scale Machine Learning with Stochastic Gradient Descent. In Proceedings of COMPSTAT 2010, 177–186. Physica-Verlag. link
  2. Shalev-Shwartz, S. (2012). Online Learning and Online Convex Optimization. Foundations and Trends in Machine Learning, 4(2), 107–194. DOI: 10.1561/2200000018

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Online Logistic Regression (Incremental Stochastic Gradient Descent). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/online-logistic-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 Logistic Regression (Online Logistic Regression (Incremental Stochastic Gradient Descent)). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/machine-learning/online-logistic-regression · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026