Regressão Linear Online
A Regressão Linear Online ajusta um modelo linear uma observação de cada vez, atualizando os pesos incrementalmente à medida que cada novo ponto de dados chega. Ao contrário dos mínimos quadrados em lote, nunca necessita de armazenar ou reprocessar o conjunto de dados completo, tornando-a a escolha natural para dados de fluxo contínuo, conjuntos de dados muito grandes e ambientes onde o processo de geração de dados pode mudar ao longo do tempo.
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Fontes
- 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
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Online Linear Regression (Incremental Least-Squares). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/online-linear-regression
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