我在MATLAB中对文本数据进行了L2正则化的logistic回归。我的程序适用于小型数据集。对于较大的集合,它会无限地运行。
我已经看到了潜在的重复问题()。在这个问题中,初始θ的成本是NaN,控制台中打印了一个错误。对于我的实现,我得到了一个实际的值成本,即使将冗长的参数传递给fminunc(),也不会出现错误。因此,我相信这个问题未必是重复的。
我需要帮助把它放大到更大的集合。我目前正在处理的培训数据的大小大约为10k*12k (10k文本文件累计包含12k单词)。因此,我有m=10k培训示例和n=12k特性。
我的成本职能定义如下:
function [J gradient] = co
我正在尝试优化一个由少量变量(从2到10)组成的函数。我要做的是计算有界超立方体上函数的最小值。
[0,1] x [0,1] x ... x [0,1]
该函数及其梯度的计算相对简单,速度快,精度高。
我的问题是:
但是,使用scipy,我可以使用scipy.optimize.minimize(..., method='Newton-CG')或scipy.optimize.minimize(..., method='TNC')来计算函数的最小值:
第一种方法使用Hessian矩阵,但我不能为正在优化的变量设置边界。
第二个方法允许我设置变量的界限,但是该
为了加快SARIMAX模型的训练时间,我第一次使用线程库。但是代码始终失败,出现了以下错误
Bad direction in the line search; refresh the lbfgs memory and restart the iteration.
This problem is unconstrained.
This problem is unconstrained.
This problem is unconstrained.
以下是我的代码:
import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_
有人能解释一下以下代码的数学正确性,以在C++中找到正数的平方根吗?
#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;
int main(){
float a; cin>>a;
cout<<"Answer by Math library\n"<<sqrt(a)<<"\n";
//the following is the code for finding the square root of a p
如何使用牛顿算法创建一个名为mySqrt的python函数,该函数将近似一个数的平方根,称为n。这是我到目前为止尝试过的:
def newguess(x):
result = x/2
return result
def mySqrt(n):
result = (1/2) * (oldguess + (n/oldguess))
return result
v = newguess(45)
t = mySqrt(65)
print(t)
牛顿拉夫森方法的失效分析表明,“对于某些函数来说,某些起点可能进入无限循环,从而阻止收敛”。我希望在程序中保留一个检查,它是否进入了一个无限循环,是否使用了assert语句。如果它进入,那么程序将终止,说收敛是不可能的使用这个最初的猜测。如何在程序中检测到这个循环?代码:
int user_power, i=0, cnt=0, flag=0;
int coef[10]={0};
float x1=0, x2=0, t=0;
float fx1=0, fdx1=0;
void main()
{
printf("\n\n\t\t\t PROGRAM FOR NEWTON RAPH
对于线性矩阵方程的求解,可以使用numpy.linalg.solve来实现LAPACK例程。
根据文档
DGESV computes the solution to a real system of linear equations
A * X = B,
where A is an N-by-N matrix and X and B are N-by-NRHS matrices.
The LU decomposition with partial pivoting and row interchanges is
used to factor A as
A = P * L
我正在写一个类,它有一个数学函数作为属性,比如f。
F是:
定义在实际段-w;+w上
上有实H的正有界
偶数(对于-w;+w中的所有x,f(x)=f(-x))和f(w)=f(-w)=0
-w;+w上的可微性及其导数在-w;0上是连续的
我的课看起来像:
from scipy.misc import derivative
from scipy.integrate import quad
from math import cosh, sqrt
class Function(object):
w = 1.
PRECISION = 1e-6
program newton_raphson
implicit none
real,parameter::error=1e-4
integer::i
real::xo,x1,f,fd
print*,"Please enter the initial guess !!!"
read*,xo
i=1
10 x1=xo-(f(xo)/fd(xo))
if(abs((x1-xo)/x1)<error) then
print*,"root is", x1,"no. of ite