Machine learningMachine learning

רגרסיה ליניארית מקוונת (Online Linear Regression)

רגרסיה ליניארית מקוונת מתאימה מודל ליניארי תצפית אחת בכל פעם, ומעדכנת את המשקולות באופן מצטבר עם הגעת כל נקודת נתונים חדשה. בניגוד לריבועים פחותים באצווה, היא אינה דורשת לאחסן או לעבד מחדש את מערך הנתונים המלא, מה שהופך אותה לבחירה טבעית עבור נתוני זרם (streaming data), מערכי נתונים גדולים מאוד, וסביבות שבהן תהליך יצירת הנתונים יכול להשתנות לאורך זמן.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

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

מאוזכר על ידי

ScholarGateOnline Linear Regression (Online Linear Regression (Incremental Least-Squares)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/machine-learning/online-linear-regression · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026