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オンラインロジスティック回帰

オンラインロジスティック回帰は、確率的勾配降下法を用いて、1サンプル（またはミニバッチ）ずつロジスティック分類器を適合させ、データセット全体を待たずに各観測値が到着するたびにモデルの重みを更新します。これにより、バッチ学習が実行不可能な、高ボリューム、ストリーミング、またはメモリ制約のある二項分類問題の標準的な選択肢となります。

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オンラインロジスティック回帰
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出典

  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 ↗

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 3). Online Logistic Regression (Incremental Stochastic Gradient Descent). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/online-logistic-regression

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ScholarGate — Online Logistic Regression (Online Logistic Regression (Incremental Stochastic Gradient Descent)). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/machine-learning/online-logistic-regression · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026