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我正试图解出一组线性方程组： for t in [0,1]
该系统试图在t的范围内拟合一组多项式来逼近函数F(t)。
虽然有一些已知的封闭形
浏览 1提问于2019-02-26得票数 0
我想使用scipy.minimize最小化以下函数 mu_h = mu_hat(x, mu, r)File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/scipy/optimize/slsqp.py
浏览 23提问于2017-06-25得票数 0
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我有一个关于python scipy.minimize的问题，我知道如果 x0 = np.array([0.5, 0]) 然后我可以像这样设置边界 bnds = ((0, None), (0, None
浏览 13提问于2020-10-11得票数 0
(rets.T*weights)
bnds = (0,6) in range 30
scipy.minimizecov_matrix, weights))
bnds = (0,6) in range 30
scipy.mi
浏览 7提问于2019-06-18得票数 0
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我不想调用anim.FuncAnimation，因为我的优化函数将通过scipy.minimize自动调用lines.set_data
浏览 2提问于2014-08-21得票数 1
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我想最小化Python语言中的一些目标函数f(x1，x2，x3)。这是一个相当简单的函数，但问题是设计向量x=x1，x2，x3只包含整数。有没有办法操纵scipy.minimize来解决这类问题？或者，有没有其他的Python库可以做到这一点？
浏览 7提问于2017-01-03得票数 4
我试图使用scipy.optimize函数来找到一个包含多个参数的复杂函数的全局最小值。scipy.optimize.minimize似乎做得最好，也就是“Nelder”方法。但是，它倾向于进入参数域以外的区域(将负值赋给只能为正的参数)，因此在这种情况下返回错误。是否有一种方法可以在scipy.optimize.minimize 函数本身中限制参数的界？或者在其他scipy.optimize函数中？
，
浏览 24提问于2013-10-08得票数 39
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我想用tensorflow的ADAM实现来优化python函数。e.g. [1,2,3] """ return res 在使用scipy时，我会调用'scipy.minimize
浏览 23提问于2019-06-25得票数 1
在使用slsqp方法时，有没有办法从scipy.minimize取回乘数？或者，有没有其他方法可以用于约束优化和返回乘数？
浏览 16提问于2017-06-29得票数 2
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我曾尝试使用scipy.minimize，但我不能理解如何将其用于这个等式。有没有我可以使用的优化类库，或者在Python中有没有更简单的方法？
浏览 2提问于2018-12-03得票数 1
通过scipy.minimize函数得到优化结果后，能得到Hessian矩阵(以便计算标准误差)吗？
最小化函数中的参数似乎是输入而不是输出。
浏览 11提问于2022-01-18得票数 1
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我正在使用scipy.minimize中的SLSQP求解器来解决一个约束优化问题。通常，求解器会尝试违反约束的参数值。当违反这些约束时，目标函数将返回一个nan。那么我的问题是scipy.minimize是如何处理nan的?它们是良性的，还是应该转换为一个大的(甚至是无限的)数字?据我所知，这些信息在Scipy文档的任何地方都没有涉及。
浏览 10提问于2018-03-24得票数 21
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我在逻辑神经元训练中使用scipy.minimize()时遇到了问题。我的成本和梯度函数已经成功测试。
scipy.minimize()返回"IndexError:用于数组的索引太多“。
浏览 11提问于2018-03-04得票数 0
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运行scipy.minimize函数"I get TypeError：'numpy.float64‘object is not callable“。特别是在执行以下操作的过程中： bound = tuple((0, 1) for x in range (len(symbols)))
opts = scipy.minimize
浏览 4提问于2018-04-11得票数 5
我不清楚如何在scipy.minimize中实现这一点，因为约束是检查非负面的，而不是真实的。如果我只是将数组作为约束传递，最小化就会引发异常。
有人知道如何实现这类约束吗？
浏览 7提问于2016-02-25得票数 8
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我正在尝试使用scipy.minimize函数来拟合3个高斯的总和与实验数据。
我需要你的帮助来正确地传递目标函数，因为这似乎是错误指向的地方。显然，我是Python的新手。对于这种情况，scipy.minimize的文档没有明确的示例，并且之前在这里提出的关于GMM的问题也表达得很糟糕。
浏览 87提问于2018-05-31得票数 1
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是否有任何方法可以使用scipy.minimize在每次迭代的基础上访问成本函数，而不使用回调和重新执行成本函数？
options.disp似乎就是要这样做的，但只会导致优化器打印终止消息。
浏览 3提问于2017-11-19得票数 3
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我定义了一个类来最小化一个名为rosen的标准函数，为了最小化rosen，scipy.minimize函数需要反复调用rosen来最小化它。method)结果：
这是我第一次在Python
浏览 2提问于2019-01-26得票数 1
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我正在使用scipy.optimize来解决最小化问题。但它所做的一切没有任何意义。如果我没有设置最大迭代次数，它将永远运行(好吧，至少12小时)。因此，我将最大迭代次数设置为要测试的较小值，例如20。>>dataOut = so.fmin(optimize_grid, coordsOuter, args=(0.5,(65,86,2)), maxiter=20, disp=True, full_outp
浏览 0提问于2012-11-24得票数 2
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