Regresión logística en línea
La regresión logística en línea ajusta un clasificador logístico una muestra (o mini-lote) a la vez mediante descenso de gradiente estocástico, actualizando los pesos del modelo a medida que llega cada observación en lugar de esperar a ver el conjunto de datos completo. Esto la convierte en la opción estándar para problemas de clasificación binaria de alto volumen, en flujo continuo o con restricciones de memoria, donde el entrenamiento por lotes es inviable.
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Fuentes
- 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/es/machine-learning/online-logistic-regression
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