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Rastrigin <- function(x1, x2) 20 + x1^2 + x2^2 - 10*(cos(2*pi*x1) + cos(2*pi*x2))例如，假设我尝试使用一些优化算法优化这个函数popSize = 50, maxiter = 10000, run = 10000)
如图所示：
我请求优化算法运行因此，"GA对象“(即存储优化进度的R对象)
浏览 11提问于2022-04-02得票数 1
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我正在实现一个涉及交替优化的算法。也就是说，在每次迭代时，该算法获取一个数据批，并使用该数据批处理对两个损失进行顺序优化。我目前使用tf.data.Dataaset和tf.data.Iterator的实现如下所示(这确实不正确，详见下文)：train_opdata_batch)
sess.run(train_op_1)
sess.run(train_
浏览 2提问于2018-03-31得票数 3
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在网络上进行了一些研究，发现LZMA算法是一种最新的、优化的、高性能的数据压缩算法，尤其是在压缩比和解压缩时间方面。在许多流行的软件中都支持它，比如WinRAR、WinZip和7-Zip (默认情况下)。
我在这里找到了LZMA，，但我还没有找到在windows中安装它或使用所提供的源代码的方法(示例)。例如:在DOC ==> 7cC.txt中:有一些名为7zMain.c的测试应用程序，但是在
浏览 2提问于2016-02-03得票数 0
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现实世界中的参数优化
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我需要为我最新的研究项目做参数优化。我有一个算法，它目前有5个参数(四个双0,1和一个带有3个值的标称)。算法使用这些参数来计算一些东西，然后我计算了精确度，召回率和FMeasure。目前，我正在用0.1的步长检查每个参数，它显示了全局最大值的大致位置。但我想找出精确的全局最大值。我已经研究了梯度下降，但我真的不知道如何将其应用于我的算法(如果它甚至可能的话)。有没有人可以指导我如何实现这样
浏览 1提问于2012-12-24得票数 4
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我试图最小化一个变量，但是z3需要很长时间才能给出一个解决方案。如果是的话，我该怎么做？
浏览 1提问于2019-03-26得票数 1
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该模型的目的是为“向量”数组的索引元素提供数组“测试器”的值，这些值从1增加到12。
这将在每次BooleanPulse为真时发生。数组由整数counter索引，每个布尔脉冲增加1。模型模拟但给每个“向量”元素的值为0。此外，警告信息是“在时间0.000000时未能求解线性方程组(第21号)，剩余范数为0.5。”
浏览 10提问于2022-02-10得票数 2
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是否有开源的算法配置(参数调优)框架，如、或，直接用Java或C++实现？我找不到一个。如有任何建议，我们将不胜感激。我知道Matlab和R更适合于这种类型的统计分析，我可以例如，但我想在我正在开发的中提供一个轻量级且易于设置的替代方案。
浏览 2提问于2012-10-09得票数 3
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在线机器学习资源
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我想知道是否有关于“在线机器学习”的书籍/文章/教程？例如，这个网站在一些方面有很好的课堂讲稿(来自lec16)：https://web.eecs.umich.edu/~jabernet/eecs598course/fall2015/web/。
浏览 0提问于2021-11-15得票数 2
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我有一个简单的无约束非凸优化问题。由于这些类型的问题有多个局部极小值，所以我正在寻找产生唯一/全局最小值的全局优化算法。在互联网上，我遇到了诸如遗传算法、模拟退火等全局优化算法，但是对于求解一个简单的一个变量不受约束的非凸优化问题，我认为使用这些高级算法似乎不是一个好主意。有人能推荐我一个简单的全局算法来解决这样简单<
浏览 6提问于2016-01-12得票数 2
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跨程序/线程共享变量的最佳方式？
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我目前有一个程序运行处理实时数据的算法，并且每小时运行一次函数，该函数基于新的历史数据优化算法的参数。因为这是在单个线程中运行的，所以当优化器运行时，它会暂停实时数据处理算法，但这只需要大约一分钟的时间，所以没有问题。
然而，我想要极大地扩展优化器，它将真正增加运行时。所以我在考虑把它分成自己的程序。然后它将在自己的线程中运行，不会中断算法<em
浏览 2提问于2018-06-22得票数 0
我想在PySpark中用python创建我自己的估计器。我想使用L-BFGS优化算法来拟合或任何其他可用的优化算法。如何通过pyspark访问这些优化算法？有没有一个例子来说明如何做到这一点？
浏览 16提问于2019-04-09得票数 1
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lmer的替代优化算法
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默认情况下，lmer包中的lme4函数使用来自minqa包的bobyqa作为优化算法。根据下面的文章，也可以在minqa包中使用其他优化算法library(lme4)
fm1 <- lmer(Reaction ~ Days +
浏览 3提问于2014-08-05得票数 2
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我想使用我在Scikit- training的GaussianProcessRegressor中的训练数据来优化内核参数或超参数。我能够用训练数据预测测试点的RSS。我使用平方指数核。我希望用梯度下降、群智能和信任区域反射算法等不同的优化算法来训练内核参数(超参数)。我学到了什么，我在寻求什么帮助
我了解到，在GaussianProcessRegressor类的scikit中，优化器是一个参数，我可以使
浏览 0提问于2018-05-04得票数 1
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所以，我最近发现这个术语以某种方式与神经网络有关，但我没有找到关于这个主题的更多信息，它似乎很有趣。提前感谢
浏览 0提问于2009-08-26得票数 1
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我可以手动更改参数C和epsilon以获得优化结果，但我发现通过PSO (或任何其他优化算法)可以对SVM进行参数优化。没有算法。这意味着: PSO如何自动优化SVM参数？我读了几篇关于这个主题的论文，但我仍然不确定。
浏览 1提问于2016-06-09得票数 1
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用于数字识别的支持向量机
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我需要实现支持向量机数字分类器的概念教授。它应该是对我在画布中编写的输入进行分类的简单方法。但我需要从头开始实现它。语言并不重要。
谁能为我提供一步一步的指导如何可能做到这一点。任何材料的链接都会很有帮助。但我需要更多与实践而不是理论相关的东西。因为我已经读过一些关于它的理论文章了。并且对它应该如何工作有基本的想法，但是仍然有一些麻烦如何将这些想法转化为现实生活中的例子。
浏览 0提问于2012-05-23得票数 0
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当我们测试一个新的优化算法时，我们需要做什么?例如，我们是否需要运行该算法几次，并选择一个最佳的性能，即在精度方面，f1评分.etc，并对一个旧的优化算法做同样的，还是我们需要计算平均性能，即这些运行的平均精度或f1分数，以表明它比旧的优化算法更好因为当我读到关于一种新的优化算法的论文时，我不
浏览 0提问于2019-09-23得票数 2
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