ScholarGate
Assistent
Machine learningMachine learning

Online Logistic Regression

Online Logistic Regression past een logistische classificator één sample (of mini-batch) per keer toe via stochastische gradiëntdaling, waarbij de modelgewichten worden bijgewerkt naarmate elke observatie binnenkomt, in plaats van te wachten tot de volledige dataset is gezien. Dit maakt het de standaardkeuze voor binaire classificatieproblemen met een hoog volume, streaming of geheugenbeperkte problemen, waarbij batchtraining onhaalbaar is.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Bronnen

  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

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Online Logistic Regression (Incremental Stochastic Gradient Descent). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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

Geciteerd door

ScholarGateOnline Logistic Regression (Online Logistic Regression (Incremental Stochastic Gradient Descent)). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/machine-learning/online-logistic-regression · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026