在线逻辑回归模型

Question

我见过Wolfram和其他一些网站，这些网站声称每次我们使用对象检测应用程序并将其标记为图像所代表的正确对象时，他们的算法都会使用数据来更新其对象检测模型。

我正在进行逻辑回归，并已对我已经可用的数据集成功实现了它。我现在期待着使该算法快速运行，即每当我使用新的数据集（可以是单个输入数据集）时，它都应该能够更新其权重，并且不应使用整个数据集从头开始训练。

我们是否有任何在线指南或教程或任何此类材料可以在这里给我一个良好的开端。谢谢！

Answer 1

您正在寻找的称为“在线学习”。这里对如何实现在线逻辑回归算法进行了非常全面的概述。这不是唯一的方法，而是一种方法 - 本文提供了您需要的所有细节。

但请注意，这可能不是这些网站所指的内容。他们不会为获得的每个新标记数据点更新模型。首先，他们可能有一个完整的审查过程来过滤掉他们获得的新数据，以尽量减少噪音（即：错误标记的数据）。

之后，他们可能会等待，直到积累了足够的新数据，以便从头开始构建新模型变得值得。可能还有许多其他策略/工作来决定何时再次训练以及使用哪些数据进行训练。