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正确使用scipy.optimize.fmin_bfgs
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<p>我在Python中玩逻辑回归。我已经实现了一个版本,其中通过梯度下降来实现成本函数的最小化,现在我想使用scipy的BFGS算法(<strong>scipy.optimize.fmin_BFGS</strong>)。</p> <p>我有一组数据(矩阵X中的特征,每行X中有一个样本,垂直向量y中有相应的标签)。我试图找到参数θ以最小化:</p> <p><img src="https://i.stack.imgur.com/7FpnU.gif" alt="enter image description here"/></p> <p>我很难理解fmin-bfgs是如何工作的。就我所知,我必须传递一个要最小化的函数和一组θ的初始值。</p> <p>我执行以下操作:</p> <pre><code>initial_values = numpy.zeros((len(X[0]), 1)) myargs = (X, y) theta = scipy.optimize.fmin_bfgs(computeCost, x0=initial_values, args=myargs) </code></pre> <p>其中,计算成本计算J(θ),如上图所示。但是我得到了一些与指数相关的错误,所以我认为我没有提供fmin_bfgs所期望的。</p> <p>有人能解释一下吗?</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>在浪费了几个小时之后,又通过发布的能力解决了这个问题……我定义了计算成本(X,y,θ),但是由于θ是优化的目标参数,所以它应该是签名中的第一个参数。修复并工作!</p>
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