Machine learningMachine learning

رگرسیون خطی آنلاین

رگرسیون خطی آنلاین، یک مدل خطی را با پردازش یک مشاهده در هر زمان برازش می‌دهد و وزن‌ها را به صورت افزایشی با ورود هر نقطه داده جدید به‌روزرسانی می‌کند. برخلاف روش حداقل مربعات دسته‌ای (batch least-squares)، این روش هرگز نیازی به ذخیره یا پردازش مجدد کل مجموعه داده ندارد و آن را به گزینه‌ای طبیعی برای داده‌های جریانی، مجموعه داده‌های بسیار بزرگ و محیط‌هایی که فرآیند تولید داده ممکن است در طول زمان تغییر کند، تبدیل می‌کند.

باز کردن در MethodMindبه‌زودیویدیوبه‌زودیDownload slides

مطالعهٔ کامل روش

ویژهٔ اعضا

برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.

ورود

Method map

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

منابع

  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

نحوهٔ استناد به این صفحه

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

ارجاع‌شده در

ScholarGateOnline Linear Regression (Online Linear Regression (Incremental Least-Squares)). بازیابی‌شده در 2026-06-15 از https://scholargate.app/fa/machine-learning/online-linear-regression · مجموعه‌داده: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026