ऑनलाइन लीनियर रिग्रेशन
ऑनलाइन लीनियर रिग्रेशन प्रत्येक अवलोकन को एक-एक करके फिट करता है, प्रत्येक नए डेटा बिंदु के आने पर भार को वृद्धिशील रूप से अपडेट करता है। बैच लीस्ट-स्क्वायर के विपरीत, इसे कभी भी पूर्ण डेटासेट को संग्रहीत या पुनः संसाधित करने की आवश्यकता नहीं होती है, जिससे यह स्ट्रीमिंग डेटा, बहुत बड़े डेटासेट और उन वातावरणों के लिए एक स्वाभाविक विकल्प बन जाता है जहाँ डेटा-उत्पादक प्रक्रिया समय के साथ बदल सकती है।
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स्रोत
- 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
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ScholarGate. (2026, June 3). Online Linear Regression (Incremental Least-Squares). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/online-linear-regression
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