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最新问答
我想把sicpy.minimize中的一种最小化方法应用到一个函数上,这个函数可能并不总是提供光滑的导数。我已经习惯了单纯形方法的Nelder-Mead实现,但它似乎不接受bounds参数:(... ...
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我有一个理论问题。我用作为优化方法scipy.optimize.minimize.最小化. 尤其是Nelder-Mead方法。我发现结果正在改变。我用它来最小化两个图像之间的平方差之和(SSD)。在不 ...
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我需要最小化Python中的一个函数,然后找到它的变量之间的关联(比如f(x,y))。我试过用scipy.优化.最小化与
res = minimize (f,x0,method='nelder-mea ...
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我试图使用scipy.optimize函数来找到一个具有多个参数的复杂函数的全局最小值。scipy.optimize.minimize似乎做得最好,即“Nelder-Mead”方法。但是,它倾向于转到 ...
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我正在做一个优化任务,其中成本函数评估非常昂贵,有些错误是可以容忍的。我正在使用一些预先打包的scipy方法scipy.optimize公司开始吧。我使用的第一个是fmin,它实现了nelder-me ...
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目前,我正在使用python和RBF核制作基于SVM的程序,该程序将使用Nelder-Mead/单纯形法进行优化。该方法用于寻找最佳超参数,即C和Gamma
在python中,我看到函数minimiz ...
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minimize(method=’Nelder-Mead’)的文档如下:迭代之间xopt中的绝对错误,这对于收敛来说是可接受的。那到底是什么意思?有没有例子说明如何使用它?在 ...
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我想在一个方程上实现Nelder-Mead优化。但它不仅包含一个变量,还包含多个变量(其中一个是未知变量,另一个是已知变量)
例如,在本例中:
http://docs.scipy.org/doc/sc ...
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我正在和scipy一起测试Nelder-Mead单纯形算法。我正按照这里显示的示例代码:http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/optim ...
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我试图用scipy.optimize.minimum来估计logistic回归中的参数。在此之前,我写了对数似然函数和对数似然函数的梯度。然后我分别使用了Nelder-Mead和BFGS算法。结果发现 ...
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如何用变量创建目标函数
我试图优化一个具有许多变量的函数,所有变量都具有不同程度的不确定性
result = opt.minimize(fObj,x0,method='nelder-mead',
...
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我正在尝试使用scipy和nelder mead进行最小化。在
我的目标函数是:
def obj (self, x):
return self.fitn(x[:4], x[4],x[5],x ...
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最新项目
用python实现的nelder-mead方法 ...
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#nelder meadnelder mead实现[![Circleci](https://circleci.com/gh/nmasahiro/neldermead.svg?(https://circ ...
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用于约束nelder-mead优化的python包。
此包Python名称:constrNM
目前版本: constrNMPy 0.1
...
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