Online logistische Regression
Die Online logistische Regression passt einen logistischen Klassifikator Stichprobe für Stichprobe (oder Mini-Batch für Mini-Batch) mittels stochastischem Gradientenabstieg an. Dabei werden die Modellgewichte aktualisiert, sobald eine Beobachtung eintrifft, anstatt auf den gesamten Datensatz zu warten. Dies macht sie zur Standardwahl für hochvolumige, streamende oder speicherbeschränkte binäre Klassifikationsprobleme, bei denen ein Batch-Training undurchführbar ist.
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Quellen
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Online Logistic Regression (Incremental Stochastic Gradient Descent). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/online-logistic-regression
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