Online Learning – Cập Nhật Mô Hình Liên Tục Với Streaming Data

Mục tiêu kiến thức

Online learning cập nhật mô hình tức thời sau mỗi sample, không cần lưu toàn bộ dữ liệu.

Online Logistic Regression với SGD: p = σ(w^T x + b) ∇_w L = (p - y) x w ← w - η (p - y)x - λ w

Yêu cầu

class OnlineLogisticRegression:
    def __init__(self, n_features: int, lr: float = 0.01, l2: float = 0.001):
        pass
    def partial_fit(self, x: np.ndarray, y: int) -> float:
        # Update on single sample, returns loss
        pass
    def predict_proba(self, x: np.ndarray) -> float:
        pass
    def predict(self, x: np.ndarray) -> int:
        pass

Ràng buộc

• Thời gian chạy tối đa: 3000ms.
• Giới hạn bộ nhớ: 256MB.
• Dữ liệu đầu vào hợp lệ theo đúng kiểu dữ liệu và miền giá trị được mô tả.