Regressione logistica online
La regressione logistica online adatta un classificatore logistico un campione (o mini-batch) alla volta tramite discesa del gradiente stocastico, aggiornando i pesi del modello man mano che ogni osservazione arriva, anziché attendere di aver visto l'intero set di dati. Ciò la rende la scelta standard per problemi di classificazione binaria ad alto volume, in streaming o con vincoli di memoria, dove l'addestramento batch è infattibile.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Online Logistic Regression (Incremental Stochastic Gradient Descent). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/online-logistic-regression
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