cost函数定义变量时变量tehta要放在第一个,若cost函数只返回cost,则设置fprime=gradient。 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...
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...
cost函数定义变量时变量tehta要放在第一个,若cost函数只返回cost,则设置fprime=gradient。 1.fmin_tnc() scipy.optimize.fmin_tnc(func, x0, fprime=None, args=(), approx_grad=0),这里只列举出常用参数,详细可参考官方文档https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.16.0/reference/generated/scipy.optimize.fmi...
array([ -0.1, -12.00921659, -11.26284221]) 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...
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。
result2 = opt.fmin_tnc(func=costReg, x0=theta2, fprime=gradientReg, args=(X2, y2, learningRate)) result2 (7)计算预测结果精度 defpredict(theta, X): probability = sigmoid(X * theta.T)return[1ifx >=0.5else0forxinprobability]
(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)...
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
# 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='TNC') ...
w=optimize.fmin_slsqp(ordinalInference_f_wrapper,init_w, eqcons=eqcons,fprime=ordinalInference_fprime_wrapper, fprime_eqcons=fprime_eqcons,bounds=bounds, args=(y,ab,sigma),iprint=0) """w = optimize.fmin_tnc(ordinalInference_f_wrapper, init_w, args=(y, ab, sigma), fprime=ordinalInf...