一种将凸函数拟合到数据上的软件包。
cvxfit的Python项目详细描述
cvxfit是一个包，它提供了用于将凸函数拟合为 给定数据。典型用法如下：
#!/usr/bin/env python
from cvxfit import CvxFit
import scipy as sp
#Generate data
N = 1000
n = 3
def f_actual(x):
return sp.sum(x*x)
X = sp.randn(N, n)
Y = sp.array([f_actual(pt) for pt in X])
#Initialize object with 10 affine functions
#with regularization 0.001, and maximum
#number of iterations 20
fit_object = CvxFit(X=X, Y=Y, type='pwl', extra_param=[10, 0.001, 20])
#Perform fit
fit_object.fit()
#See training error; repeat fit if high
print 'Training error: ' + str(fit_object.mean_training_error)
#Compare quality of fit at a random point
pt = sp.randn(1, n)
print 'Actual value: ' + str(f_actual(pt))
print 'Approximate value: ' + str(fit_object.evaluate(pt)[0])
致谢
这个软件包来自春天斯坦福大学的一个课程项目EE364b 2013-2014年，斯蒂芬·博伊德教授授课。我们要感谢 优秀的教学人员提供了有用的反馈和建设性意见 建议。
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