Võrgu-juhuslik lineaarne regressioon
Võrgupõhine lineaarne regressioon sobitab lineaarse mudeli ühe vaatluse kaupa, uuendades kaalusid järk-järgult iga uue andmepunkti saabumisel. Erinevalt pakktöötluse vähimruutude meetodist ei pea see kunagi salvestama ega uuesti töötlema kogu andmestikku, mistõttu on see loomulik valik voogedastusandmete, väga suurte andmestike ja keskkondade jaoks, kus andmeid genereeriv protsess võib aja jooksul muutuda.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Online Linear Regression (Incremental Least-Squares). ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- Lineaarne regressioon (ML)Masinõpe↔ compare
- Veebipõhine õpeMasinõpe↔ compare
- Veebipõhine logistiline regressioonMasinõpe↔ compare
- Regulaarne LineaarregressioonMasinõpe↔ compare
- Ridge RegressionMasinõpe↔ compare
- Stohhastiline gradiendilange (SGD)Masinõpe↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →