在线逻辑回归模型

Question

我见过 wolfram 和其他少数网站声称，每次我们使用对象检测应用程序并用图像表示的正确对象进行标记时，他们的算法都会使用数据来更新他们的对象检测模型。

我正在研究逻辑回归，并已为我已经可用的数据集成功实施了它。我现在期待着让这个算法在运行中运行，即每当我使用新数据集（它可以是单个输入数据集）时，它应该能够更新它的权重，并且不应该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让我在这里有个良好的开端。谢谢！

Answer 1

您正在寻找的内容称为“在线学习”。关于如何实现在线逻辑回归算法的非常全面的概述是here。这不是唯一的方法，而是一种方法——本文提供了您需要的每一个细节。

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

之后，他们可能会等到积累了足够的新数据，以使从头开始构建新模型变得有价值。在决定何时再次训练以及使用哪些数据进行训练时，可能还有许多其他策略/工作。