我想知道 sklearn 分类器中是否有任何选项可以使用一些超参数进行拟合，并在更改一些超参数后，通过节省计算（拟合）成本来重新拟合模型。
让我们说，逻辑回归适合使用C=1e5( logreg=linear_model.LogisticRegression(C=1e5))，我们只更改C为C=1e3。我想节省一些计算，因为只更改了一个参数。
parameters machine-learning scikit-learn logistic-regression
我正在编写一个需要在单核上运行的程序.要将它绑定到单核,我正在使用sched_setaffinity(),但编译器发出警告:
implicit declaration of function ‘sched_setaffinity’
我的测试代码是:
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#define _GNU_SOURCE
#include <sched.h>
int main()
{
unsigned long cpuMask = 2;
sched_setaffinity(0, sizeof(cpuMask), &cpuMask);
printf("Hello world");
//some other function calls
}
能帮我解决一下吗？实际上代码是经过编译和运行的,但我不确定它是在单核上运行还是在交换内核.
我使用的是Ubuntu 15.10和gcc 5.2.1版
我有一个带有一组定义的参数 ( ) 的逻辑回归warm_start=True模型。
与往常一样，我调用LogisticRegression.fit(X_train, y_train)并使用模型来预测新的结果。
假设我改变一些参数，并使用相同的训练数据C=100再次调用方法。.fit
.fit从理论上讲，我认为与 的模型相比，第二次应该花费更少的计算时间warm_start=False。然而，根据经验来看，事实并非如此。
请帮我理解参数的概念warm_start。
PS：我也进行了
SGDClassifier()实验。
gradient-descent scikit-learn logistic-regression hyperparameters
我正在使用std::condition_variable::wait_untilC++ 进行工作，并且正在使用std::chrono::system_clock和std::chrono::steady_clock来管理等待时间。阅读文档后，我明白使用时睡眠时间不应受到系统时间变化的影响std::chrono::steady_clock，而使用时可能会改变std::chrono::system_clock。
但是，我的代码的行为不同：对于两种时钟类型，等待时间均受系统时间的影响。这是一个最小的可重现示例：
#include <iostream>
#include <chrono>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <ctime>
#include <sys/time.h>
#include <condition_variable>
#include <atomic>
std::atomic<bool> flag = false;
std::condition_variable cv;
void wait_using_system_clock()
{
std::chrono::steady_clock::time_point begin = std::chrono::steady_clock::now();
std::mutex mtx;
std::unique_lock lock(mtx);
cv.wait_until(lock, std::chrono::system_clock::now() + std::chrono::seconds(20), [](){return flag.load();});
std::chrono::steady_clock::time_point end = std::chrono::steady_clock::now();
std::cout << "Time difference [using system clock] = " << std::chrono::duration_cast<std::chrono::seconds>(end - begin).count() << "s" << std::endl;
}
void wait_using_steady_clock()
{
std::chrono::steady_clock::time_point begin = …