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。...costFunction, x0=initial_theta, args=(X, Y), method='TNC', jac=gradient) print(result) 最后结果如下,符合MATLAB里面用fminunc...优化的结果(fminunc:cost:0.203,theta:-25.161,0.206,0.201) fun: array([0.2034977]) jac: array([8.95038682e...以上这篇基于Python fminunc 的替代方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
语法 x = fminunc(fun,x0) x = fminunc(fun,x0,options) x = fminunc(problem) [x,fval] = fminunc( ___ ) [x,...fval,exitflag,output] = fminunc( __ ) [x,fval,exitflag,output,grad,hessian] = fminunc( ___ ) 表示和描述 x...= fminunc(fun,x0)从x0点开始,尝试找到fun中描述的函数的一个局部最小x。...Note fminunc适用于无约束的非线性问题。如果您的问题有约束,通常使用fmincon。参见优化决策表。...[x,fval] = fminunc( __ ),对于任何语法,返回目标函数在解x处的值 [x,fval,exitflag,output] = fminunc()另外返回一个描述fminunc退出条件的
无约束优化问题求解 fminbnd、fminunc函数输出变量解释 变量 描述 x 由优化函数求得的值....在 0<x<8 % 如果求最大需要对f取反 f = @(x) (2*exp(-x)*sin(x)); [x,fval] = fminbnd(f,0,8); x fval 多元函数无约束优化问题-fminunc...常用格式 min f(X),这里X为n维变量 fminunc常用格式为: (1)x= fminunc(fun, X0); (2)x= fminunc(fun, X0,options);...(3)[x,fval]= fminunc(…); (4)[x,fval,exitflag]= fminunc(…); (5)[x,fval,exitflag,output]= fminunc(…...的最小值, X_0=[-1,1] f = @(x) (4*x(1)^2+2*x(2)^2+4*x(1)*x(2)+2*x(2)+1)*exp(x(1)); x0 = [-1,1]; [x,fval] = fminunc
matlab求解二元函数极值 依然是机房中的R2010a版本 命令: 1、x=fminsearch(fun,x0)或x=fminunc(fun,x0)求极小值点x,初值选为x0 2、[x,fmin...]=fminsearch(fun,x0)或[x,fmin]=fminunc(fun,x0) 3、fminsearch采用单纯形法,fminunc采用牛顿法 除了fminsearch和fminunc这两种命令外...figure(1) surf(x,y,z) figure(2) contour(x,y,z) x0=[-3,-3]; % [x,fmin]=fminsearch(@fun2_3,x0) [x,fmin]=fminunc
\n'); pause; %% ============= Part 3: Optimizing using fminunc ============= % In this exercise,...you will use a built-in function (fminunc) to find the % optimal parameters theta...% Set options for fminunc options = optimset('GradObj', 'on', 'MaxIter', 400); % Run fminunc to...obtain the optimal theta % This function will return theta and the cost [theta, cost] = fminunc(@(t...costFunction(t, X, y)), initial_theta, options); % Print theta to screen fprintf('Cost at theta found by fminunc
最后,使用fminunc函数寻找局部最小值。Octave中,这个函数的具体使用方法,可以在Octave中使用命令“help fminunc”。...首先,定义一个costFunction的函数,这个我们在第二周的课程中有讲过;然后,在命令行窗口中通过optimset函数定义一个最优化参数配置项、调用fminunc求解最优质就可以了。...关于exitFlag其它可能的取值即对应的意义,同样可以在Octave中通过help fminunc命令来查看。
使用方法如: 其中的fminunc函数提供了优化算法。参考:https://www.zhihu.com/question/45955668?...如下: 在实现过程中,仍然可以采用fminunc函数,传入按照要求的自定义的costFunction,和其它参数,进行高级优化。
默认 时,若… 正整数(缺省值为 L fmincon, fminunc, quadprog 15 HessPattern 用有限差分法计算海赛 矩阵时,采用稀疏矩阵 方式 L fmincon, fminunc
(1)函数fmincon、fminimax和fgoalattain…… 第六讲 MATLAB 在最优化中的应用 MATLAB 常用的优化函数见下表: 函数名 fminbnd fminunc fminsearch...linprog quadprog fmincon fgoalattain fminmax fseminf lsqlin …… Matlab优化工具箱函数简介一维搜索问题 fminbnd 无约束极小值 fminunc
Advanced optimization 高级优化 jVal为代价函数值,gradient为导数值(梯度值) fminunc( )为高级优化方法,有库函数可以直接使用 costFunction(theta...Learning Algorithm 学习算法 Have initial parameters 初始化参数 Unrol to get initialTheta l为展开成向量initialTheta fminunc
. % % fmincg works similarly to fminunc, but is more efficient when we % are dealing with...: % % % Set Initial theta % initial_theta = zeros(n + 1, 1); % % % Set options for fminunc
j}^{(l)}} J(\Theta)=D_{i j}^{(l)} 三、MATLAB编程实现 3.1 矩阵向量化 回忆前面的Logistic回归的实现方法,我们利用了一个MATLAB中内置的优化算法 fminunc...来实现自动计算梯度,函数参数如下: function [jVal, gradient] = costFunction(theta) optTheta = fminunc(@costFunction,...那么整体的流程就变成下面这样了: 得到初始化后的参数值 \Theta^{(1)} \ \Theta^{(2)} \ \Theta^{(3)} 将参数展开得到 initialTheta 运行函数 fminunc
.]; end 接着使用fminunc()函数 options = optimset('GradObj', 'on', 'MaxIter', 100); initialTheta = zeros(2,1...); [optTheta, functionVal, exitFlag] = fminunc(@costFunction, initialTheta, options); 多分类:一对多 此时y的输出值不再是
例如使用matlab中的fminunc函数。...fminunc(@(t)(costFunctionReg(t, X, y, lambda)), initial_theta, options);
train your neural network, we will now use "fmincg", which % is a function which works similarly to "fminunc
2,1); gradient(1)=2*(theta(1)-5); gradient(2)=2*(theta(2)-5); end 2.将 costFunction 函数及所需参数传入最优化函数 fminunc...optimset('GradObj', 'on', 'MaxIter', 100); initialTheta = zeros(2,1); [optTheta, functionVal, exitFlag] = fminunc...中的函数指针 optTheta: 最优化得到的参数向量 functionVal: 引用函数最后一次的返回值 exitFlag: 标记代价函数是否收敛 注:Octave/Matlab 中可以使用 help fminunc
总之我们需要的就是这个自定义函数costFunction,针对Octave而言,我们可以将这个函数作为参数传入到 fminunc 系统函数中(fminunc 用来求函数的最小值,将@costFunction...作为参数代进去,注意 @costFunction 类似于C语言中的函数指针),fminunc返回的是函数 costFunction 在无约束条件下的最小值,即我们提供的代价函数 jVal 的最小值,当然也会返回向量
在使用科学计算工具的时候,会有一些函数能够帮助我们求解一个多变量函数的最小值,例如在Octave中使用fminunc函数。
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