具体来说,在给定固定的数据集(X和y的值)的情况下,你将使用fmin_tnc来找到逻辑回归的成本函数的最佳或者最优的参数theta。将把以下的输入传递给fmin_tnc: · 我们想要优化的参数初始值; · 当给定训练集和特定theta值时,用来给数据集(X,y)计算theta值的逻辑回归成本和梯度的函数。 temp = opt.fmin_tnc(func...
args:元组,可选,额外传递给优化函数的参数 method:求解的算法,选择TNC则和fmin_tnc()类似 jac:返回梯度向量的函数 返回: 优化结果对象. x:优化问题的目标数组 success: True表示成功与否,不成功会给出失败信息。 result=opt.minimize(fun=cost, x0=Theta,args=(X,Y),method="TNC",jac=gradient) result 1....
return gradient_array # result = opt.fmin_tnc(func=cost,x0=theta,fprime=gredient,args=(new_feature,origin_data_y)) new_feature = new_featuremeth(origi_data_x1,origi_data_x2) result = opt.minimize(fun=cost, args=(new_feature,origin_data_y,lamdba), jac=gredient, x0=theta, method='...
optimize.fmin() 的使用例程: fromscipy.optimizeimportbrent, fmin, minimizeimportnumpyasnp# 2. Demo2:多变量无约束优化问题(Scipy.optimize.brent)# Rosenbrock 测试函数defobjf2(x):# Rosenbrock benchmark functionfx =sum(100.0* (x[1:] - x[:-1] **2.0) **2.0+ (1- x[:-1]) **2.0)returnf...
from scipy.optimize import minimize, fmin_tnctheta=np.zeros((X.shape[1], 1)) 1. 2. 8.让我们做一个拟合函数,将X,y和theta作为输入。它将使用优化函数并为我们输出优化的theta。 它采用以下三个参数: 需要最小化的功能 要优化的参数, 用于优化的参数。
使用SciPy's truncated newton(TNC)实现寻找最优参数。 importscipy.optimizeasoptresult = opt.fmin_tnc(func = cost,x0=theta,fprime=gradient,args=(X,y))result (array([-25.16131872,0.20623159,0.20147149]),36,0) 代价函数计算的结果 cost(result[0],X,y) ...
fmin不支持有取值范围的函数,如果是有定义域的多元函数,推荐使用minimize 多变量函数 限定定义域区间 importscipy.optimizeasoptimportnumpyasnpfun=lambdax:2*x[0]+(x[0]+3)**2-7*x[1]+(x[1]-2.5)**2bnds=((0,5),(0,5))# 定义域
我使用的是Scipy优化模块,特别是fmin_l_bfgs_b.和fmin_tnc。但是,在使用任何一个标量变量时,我都会收到消息"IndexError:无效索引到标量变量“。造成这一错误的原因是什么?def f01(para): return 1+ (para1 -1)**2 + (par 浏览6提问于2012-08-15得票数 5 回答已采纳 ...
(theta,X,Y)) #调用opt.fmin_tnc函数实现梯度下降 result =opt.fmin_tnc(func=cost,x0=theta,fprime=gradient,args=(X,Y)) print(result) #调用opt.minimize函数实现梯度下降 res =opt.minimize(fun=cost,x0=theta,args=(X,Y),method='TNC',jac=gradient) print(res) print(cost(result[0],X,Y)...
在用python实现逻辑回归和线性回归时,使用梯度下降法最小化cost function,用到了fmin_tnc()和minimize()。 minimize中method可以选择不同的算法来计算,其中包括TNC(截断牛顿法)。 ''' # 方法一 # opt.fmin_tnc(优化的目标函数,初值,梯度值函数,传递给优化函数的参数) ...