Machine learningMachine learning

Γραμμική Παλινδρόμηση Online

Η Γραμμική Παλινδρόμηση Online προσαρμόζει ένα γραμμικό μοντέλο μία παρατήρηση κάθε φορά, ενημερώνοντας σταδιακά τα βάρη καθώς φτάνει κάθε νέο σημείο δεδομένων. Σε αντίθεση με την ομαδική μέθοδο ελαχίστων τετραγώνων, δεν χρειάζεται ποτέ να αποθηκεύσει ή να επεξεργαστεί εκ νέου το πλήρες σύνολο δεδομένων, καθιστώντας την την φυσική επιλογή για δεδομένα ροής (streaming data), πολύ μεγάλα σύνολα δεδομένων και περιβάλλοντα όπου η διαδικασία δημιουργίας δεδομένων μπορεί να μεταβληθεί με την πάροδο του χρόνου.

Άνοιγμα στο MethodMindΣύντομαΒίντεοΣύντομαDownload slides

Διαβάστε ολόκληρη τη μέθοδο

Μόνο για μέλη

Συνδεθείτε με δωρεάν λογαριασμό για να διαβάσετε αυτή την ενότητα.

Σύνδεση

Method map

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

Πηγές

  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

Πώς να παραπέμψετε σε αυτή τη σελίδα

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

Αναφέρεται από

ScholarGateOnline Linear Regression (Online Linear Regression (Incremental Least-Squares)). Ανακτήθηκε στις 2026-06-15 από https://scholargate.app/el/machine-learning/online-linear-regression · Σύνολο δεδομένων: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026