Machine learningMachine learning

Regressió Lineal en Línia

La Regressió Lineal en Línia ajusta un model lineal observació a observació, actualitzant els pesos incrementalment a mesura que arriba cada nou punt de dades. A diferència dels mínims quadrats per lots (batch), mai necessita emmagatzemar ni reprocessar el conjunt de dades complet, cosa que la converteix en l'opció natural per a dades en flux continu (streaming), conjunts de dades molt grans i entorns on el procés de generació de dades pot canviar amb el temps.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

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

Fonts

  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

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Online Linear Regression (Incremental Least-Squares). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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

Citat per

ScholarGateOnline Linear Regression (Online Linear Regression (Incremental Least-Squares)). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/machine-learning/online-linear-regression · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026