ऑनलाइन लॉजिस्टिक रिग्रेशन
ऑनलाइन लॉजिस्टिक रिग्रेशन प्रत्येक नमूने (या मिनी-बैच) को स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट के माध्यम से एक लॉजिस्टिक क्लासिफायर फिट करता है, पूरे डेटासेट को देखने की प्रतीक्षा करने के बजाय प्रत्येक अवलोकन के आते ही मॉडल वेट को अपडेट करता है। यह इसे उच्च-मात्रा, स्ट्रीमिंग, या मेमोरी-बाधित बाइनरी वर्गीकरण समस्याओं के लिए मानक विकल्प बनाता है जहां बैच प्रशिक्षण संभव नहीं है।
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स्रोत
- Bottou, L. (2010). Large-Scale Machine Learning with Stochastic Gradient Descent. In Proceedings of COMPSTAT 2010, 177–186. Physica-Verlag. link ↗
- Shalev-Shwartz, S. (2012). Online Learning and Online Convex Optimization. Foundations and Trends in Machine Learning, 4(2), 107–194. DOI: 10.1561/2200000018 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Online Logistic Regression (Incremental Stochastic Gradient Descent). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/online-logistic-regression
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