অনলাইন লজিস্টিক রিগ্রেশন
অনলাইন লজিস্টিক রিগ্রেশন স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট (stochastic gradient descent) ব্যবহার করে একটি লজিস্টিক ক্লাসিফায়ারকে একবারে একটি নমুনা (বা মিনি-ব্যাচ) ফিট করে, প্রতিটি পর্যবেক্ষণ আসার সাথে সাথে মডেলের ওজন আপডেট করে, পুরো ডেটাসেট দেখার জন্য অপেক্ষা না করে। এটি উচ্চ-ভলিউম, স্ট্রিমিং বা মেমরি-সীমাবদ্ধ বাইনারি ক্লাসিফিকেশন সমস্যার জন্য আদর্শ পছন্দ, যেখানে ব্যাচ প্রশিক্ষণ সম্ভব নয়।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Bottou, L. (2010). Large-Scale Machine Learning with Stochastic Gradient Descent. In Proceedings of COMPSTAT 2010, 177–186. Physica-Verlag. link ↗
- Shalev-Shwartz, S. (2012). Online Learning and Online Convex Optimization. Foundations and Trends in Machine Learning, 4(2), 107–194. DOI: 10.1561/2200000018 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Online Logistic Regression (Incremental Stochastic Gradient Descent). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.
- লজিস্টিক রিগ্রেশন (এমএল)যন্ত্র শিখন↔ compare
- অনলাইন লার্নিংযন্ত্র শিখন↔ compare
- অনলাইন লিনিয়ার রিগ্রেশনযন্ত্র শিখন↔ compare
- নিয়মিত লজিস্টিক রিগ্রেশনযন্ত্র শিখন↔ compare
- Semi-supervised Logistic Regressionযন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →