Machine learningMachine learning

רגרסיה לוגיסטית מקוונת

רגרסיה לוגיסטית מקוונת מתאימה מסווג לוגיסטי דגימה אחת (או מיני-באטץ') בכל פעם באמצעות ירידה גרדיאנטית סטוכסטית, ועדכון משקולות המודל עם הגעת כל תצפית במקום להמתין לראות את כל מערך הנתונים. זה הופך אותה לבחירה הסטנדרטית לבעיות סיווג בינארי בעלות נפח גבוה, זרם נתונים, או מוגבלות זיכרון, שבהן אימון באצווה אינו ישים.

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. Bottou, L. (2010). Large-Scale Machine Learning with Stochastic Gradient Descent. In Proceedings of COMPSTAT 2010, 177–186. Physica-Verlag. link
  2. Shalev-Shwartz, S. (2012). Online Learning and Online Convex Optimization. Foundations and Trends in Machine Learning, 4(2), 107–194. DOI: 10.1561/2200000018

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Online Logistic Regression (Incremental Stochastic Gradient Descent). ScholarGate. https://scholargate.app/he/machine-learning/online-logistic-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 Logistic Regression (Online Logistic Regression (Incremental Stochastic Gradient Descent)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/machine-learning/online-logistic-regression · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026