np.random.choice

[ghost]

Если я правильно понял, после того как мы разделили исходную выборку на тренировочную и тестовую, нам необходимо в logistic_regression.py разбить X_train и y_train на батчи размером 200 и высчитывать функцию ошибки на каждом батче, а не на каждом элементе. np.random.choice принимает на вход вектор. Собственно, вопрос: как обучающие sparse-матрицы преобразовать в вектор?

[lucidyan]

@meefasto Можно передать ему просто количество элементов в массиве, например так: batch_indices = np.random.choice(num_train, batch_size, replace=True) это шорткат для явной записи: batch_indices = np.random.choice(np.arange(num_train), batch_size, replace=True)

[ghost]

@Lucidyan Премного сенкью