小编zep*_*lee的帖子

在scikit-learn中,所有估算器都有一个fit()方法,并且根据它们是受监督还是无监督,它们也有一个predict()或一个transform()方法.

我正在为无监督的学习任务编写变换器,并且想知道是否有经验法则在哪里放置哪种学习逻辑.官方文件在这方面不是很有帮助:

fit_transform(X, y=None, **fit_params)
适合数据,然后转换它.

在这种情况下,拟合数据和转换数据意味着什么？

Gensim 的官方教程明确指出可以继续训练（加载的）模型。我知道根据文档，不可能继续训练从该word2vec格式加载的模型。但是，即使从头开始生成模型然后尝试调用该train方法，也无法访问为LabeledSentence提供给 的实例新创建的标签train。

>>> sentences = [LabeledSentence(['first', 'sentence'], ['SENT_0']), LabeledSentence(['second', 'sentence'], ['SENT_1'])]
>>> model = Doc2Vec(sentences, min_count=1)
>>> print(model.vocab.keys())
dict_keys(['SENT_0', 'SENT_1', 'sentence', 'first', 'second'])
>>> sentence = LabeledSentence(['third', 'sentence'], ['SENT_2'])
>>> model.train([sentence])
>>> print(model.vocab.keys())

# At this point I would expect the key 'SENT_2' to be present in the vocabulary, but it isn't
dict_keys(['SENT_0', 'SENT_1', 'sentence', 'first', 'second'])

是否有可能用新句子继续在 Gensim 中训练 Doc2Vec 模型？如果是这样，如何实现这一目标？

我已经安装了 jQuery 和 jQuery UI npm。在尝试使用require('jquery-ui/ui/widgets/selectable')我自己的 JS 模块之一时，我收到以下错误消息：

TypeError: base is not a constructor (widget.js:108)

我缺少什么？

我知道可以提供 GitHub HTTP URL 作为服务的构建上下文：

version: '3.9'

services:
  my-app:
    build: https://github.com/rambo/my-app.git

上述方法对于公共回购来说效果很好。但是，如果Dockerfile存储在需要身份验证（例如通过 SSH）的私人存储库中该怎么办？支持类似下面的示例吗？

services:
  my-app:
    build: ssh://git@github.com:rambo/my-app.git

我已经尝试了上述配置的多种变体，但似乎没有任何效果。