私はパッケージcv.glmnetから（で）使用しています。結果として、 のベクトル(正則化パラメーター) が得られます。オンライン SGD アルゴリズムで使用したいと思います。そうする方法はありますか？glmnetRlambda
どんな提案も役に立ちます。
R パッケージの cv.glmnet 関数を使用してオフラインで一度計算された l1 正則化および二項分布 (ロジスティック リンク関数) を持つ一般化線形モデルの結果 (モデルの係数および正則化出力パラメーターの観点から) をどのように比較できるか疑問に思っています。 Raphson-Newton推定アルゴリズムと同じタイプのオンライン評価モデルを使用すると思いますが、確率的勾配降下アルゴリズム（クラシック、タイプI）を使用して、新しい観測ごとに推定値が再計算されます。