1樓：只想要麵包和奶茶
樓上的答案都有提到partial_fit,但是只有少量模型可以，svm.LinearSVC沒有該函式，無法實現增量式的訓練，但是可以用SGDClassifier代替該函式。
sklearn中有SGDClassifier 通過更改損失函式loss可以對應到不同的分類回歸學習器，如下圖所示：
預設是使用hinge loss，即實現了乙個linear SVM
2樓：
注意設定cross_val_score裡的pre_dispatch。這個不調很容易MemoryError。
sklearn cross_val_score中的引數pre_dispatch-SofaSofa
3樓：白熊
看了上面的匿名使用者的回答，然後去看了sklearn的文件，解決了我的問題。
順便寫了乙個部落格記錄增量學習的用法:使用sklearn進行增量學習
4樓：努力刷題的渣渣
建議使用支援scipy sparse matrix的演算法 RF好像就可以如果你一定要dense matrix的話有些演算法使可以使用Online learning的
5樓：
有的，linearsvc，還有lr/sgd這樣的模型，都可以分批訓練。但是非線性svm是不可以的。
另外如果你資料集稀疏的話就應該用稀疏矩陣，這樣不需要分批訓練也不會超過記憶體，如果是非線性svm這樣的模型，你應該用svd先降維，這樣也不會記憶體不足。如果資料集完全超過了記憶體量級，並且你不滿足於lr這樣的模型的話，你只能自己去寫乙個
如何在pytorch訓練模型的過程中，對於某一層的權重最大最小值進行限制？
sakuraiii import torch from torch import nnclass Model nn Module def init self super Model self init self lin1 nn Linear 5 10,bias False self lin2 nn ...
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天天 十幾年前感覺這個圈子已經快死的差不多了，然後坦克世界帶了一波人，然後國內的廠家質量越來越好，現在圈子也慢慢在擴大了，反正是在往好的方向發展吧 啥時候高達模型就代表全部模型圈了 針對軍模簡單一說，民用模型可能過段時間再說？目前全球軍模市場仍然以塑膠射出模型為主，主要的生產商以中國和日本兩國的生產...