Python fminunc 的替代方法

python用minimize() 函数替代matlab的fmincon函数 阅读详情

最近闲着没事,想把coursera上斯坦福ML课程里面的练习,用Python来实现一下,一是加深ML的基础,二是熟悉一下numpy,matplotlib,scipy这些库。

在EX2中,优化theta使用了matlab里面的fminunc函数,不知道Python里面如何实现。搜索之后,发现stackflow上有人提到用scipy库里面的minimize函数来替代。我尝试直接调用我的costfunction和grad,程序报错,提示(3,)和(100,1)dim维度不等,gradient vector不对之类的,试了N多次后,终于发现问题何在。。

首先来看看使用np.info(minimize)查看函数的介绍,传入的参数有:

fun : callable
    The objective function to be minimized.

        ``fun(x, *args) -> float``

    where x is an 1-D array with shape (n,) and `args`
    is a tuple of the fixed parameters needed to completely
    specify the function.
x0 : ndarray, shape (n,)
    Initial guess. Array of real elements of size (n,),
    where 'n' is the number of independent variables.
args : tuple, optional
    Extra arguments passed to the objective function and its
    derivatives (`fun`, `jac` and `hess` functions).
method : str or callable, optional
    Type of solver.  Should be one of

        - 'Nelder-Mead' :re
MATLAB最优化与运筹学学习路线:从linprog到动态规划 在数学建模与工程优化中,如何将现实约束抽象为目标函数并找到最优解,是许多决策问题的核心。线性规划、整数规划、非线性规划等模型提供了基础框架,而求解器的工作原理与正确调用方式则是落地关键。MATLAB借助优化工具箱,让模型翻译成代码变得高效,广泛用于生产排程、路径规划和资源分配等场景。利用linprog、intlinprog和fmincon可处理连续与整数优化;结合动态规划和图论算法,还能求解背包、最短路与最大流等问题。这套免费MATLAB运筹学教程正好提供了从环境准备、建模实验到批量参数扫描的完整学习路线, 阅读详情

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