（どのように）フィットを使ってsklearnでモデルを2回（複数回）トレーニングすることができますか？

例：私のデータがメモリに収まらない私が行うことができます。（どのように）フィットを使ってsklearnでモデルを2回（複数回）トレーニングすることができますか？

model=my_model 
for i in range(20) 
     model.fit(X_i,Y_i)

これは最初の19フィットを削除します。最後のものだけを残してください。どうすればこの問題を回避できますか？保存して読み込んだモデルを再学習することはできますか？ありがとうございます

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2016-04-18 Philippe C

を参照してくださいあなたが作業している、疎な行列を作成することは実行可能な解決策かもしれません：http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.htmlこれは私にとって、「たくさんの」RAM（〜16GB +）を搭載し、ラップトップに4GBのRAMを搭載することができます。また、どのモデルが疎入力をサポートしているのかを事前に計画しておく必要があります（すべてではありません） – Ryan

6.1.3を読む必要があります。 sklearnのドキュメントからのインクリメンタル学習http://scikit-learn.org/stable/modules/scaling_strategies.html

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2016-04-19 03:11:29 Diego

他に解決策はありませんか？私はすでにドキュメントを見ましたが、リストにない別のアルゴリズムが必要です（ICA） –

一部のモデルでは、それがフィットから以前のソリューション（とモデルパラメータを初期化します「warm_start」パラメータを、持っている）

は、データの種類に応じて、インスタンスSGDClassifier

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2016-09-23 16:07:12

（どのように）フィットを使ってsklearnでモデルを2回（複数回）トレーニングすることができますか？

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