我使用的是Matlab的fmincon,但是优化停止了,并显示以下消息
fmincon stopped because the size of the current step is less than
the selected value of the step size tolerance.
我将TolX设置为10^-10,并将Tolfun设置为10^-10
我检查了日志,一阶最优性是198。因此,这肯定不是最佳的解决方案。有什么可能出错?
此外,我使用了不同版本的matlab R2013b和R2014a,对于相同的代码和数据,它们有不同的结果。matlab R2013b中的fmincon
是否有可能通过使用python代码改变matlab和jupyter笔记本中相同数据集的准确性?
对于相同的数据集,首先在matlab中应用,决策树法的准确率为96%,然后使用python代码将相同的数据集应用到jupyter笔记本中,通过k次交叉验证,C4.5 (决策树)的准确率为53%。
我不明白对于相同的数据集和相同的方法获得不同的准确性的问题在哪里。
我在python代码中的过程如下所示:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import tree
from sklearn.model_selection import
我正在尝试将Karhunen过程应用于平移不变的数据集。我了解KL过程,以及如何创建掩码来平滑丢失的数据。然而,我很难创建一个程序来模拟我的平移不变数据集。
我需要在matlab中绘制的数据集是:
下面是我尝试用来建模的matlab代码:
function [fmu] = kLProcedure(N, P, M)
for k = 1:N;
for m = 1:M;
for n = 1:P;
x(m) = ((m-1)*2.*(pi))/M;
t(n) = ((n - 1)*2.*(pi))/P;
k = 1:3;
fm