Regresión Lineal Online
La Regresión Lineal Online ajusta un modelo lineal observación por observación, actualizando los pesos incrementalmente a medida que llega cada nuevo punto de datos. A diferencia del método de mínimos cuadrados por lotes (batch), nunca necesita almacenar ni reprocesar el conjunto de datos completo, lo que la convierte en la opción natural para datos en flujo continuo (streaming), conjuntos de datos muy grandes y entornos donde el proceso generador de datos puede cambiar con el tiempo.
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Fuentes
- 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
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Online Linear Regression (Incremental Least-Squares). ScholarGate. https://scholargate.app/es/machine-learning/online-linear-regression
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