Online-Lineare Regression
Die Online-Lineare Regression passt ein lineares Modell anhand einer Beobachtung nach der anderen an und aktualisiert die Gewichte inkrementell, sobald jeder neue Datenpunkt eintrifft. Im Gegensatz zur Batch-Kleinste-Quadrate-Methode muss sie niemals den vollständigen Datensatz speichern oder erneut verarbeiten, was sie zur natürlichen Wahl für Streaming-Daten, sehr große Datensätze und Umgebungen macht, in denen der datengenerierende Prozess sich im Laufe der Zeit ändern kann.
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Quellen
- Shalev-Shwartz, S. (2012). Online Learning and Online Convex Optimization. Foundations and Trends in Machine Learning, 4(2), 107–194. DOI: 10.1561/2200000018 ↗
- Haykin, S. (2002). Adaptive Filter Theory (4th ed.). Prentice Hall. ISBN: 978-0130901262
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ScholarGate. (2026, June 3). Online Linear Regression (Incremental Least-Squares). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/online-linear-regression
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