优化问题是量化中经常会碰到的,之前写的风险平价/均值方差模型最终都需要解带约束的最优化问题,本文总结用python做最优化的若干函数用法。
你可能还记得高中时的一个简单的微积分问题——在给定盒子体积的情况下,求出构建盒子所需的最小材料量。
fminunc 求无约束多变量函数的最小值 非线性编程求解器 找到指定问题的最小值, ,其中f(x)是一个返回一个标量的函数,x是一个向量或者矩阵。 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] =
现有5个广告投放渠道,分别是日间电视、夜间电视、网络媒体、平面媒体、户外广告,每个渠道的效果、费用及限制如下表所示:
线性规划简介及数学模型表示线性规划简介一个典型的线性规划问题线性规划模型的三要素线性规划模型的数学表示图解法和单纯形法图解法单纯形法使用python求解简单线性规划模型编程思路求解案例例1:使用scipy求解例2:包含非线性项的求解从整数规划到0-1规划整数规划模型0-1规划模型案例:投资的收益和风险问题描述与分析建立与简化模型
SciPy 是 Python 里处理科学计算 (scientific computing) 的包,使用它遇到问题可访问它的官网 (https://www.scipy.org/). 去找答案。 在使用 scipy 之前,需要引进它,语法如下:
scipy包含致力于科学计算中常见问题的各个工具箱。它的不同子模块相应于不同的应用。像插值,积分,优化,图像处理,统计,特殊函数等等。
我之前的文章介绍了如何利用名为人工蜂群算法(ABC)的集群智能(SI)算法来解决现实世界的优化问题:https://medium.com/cesar-update/a-swarm-intelligence-approach-to-optimization-problems-using-the-artificial-bee-colony-abc-5d4c0302aaa4
选自3dbabove 机器之心编译 参与:乾树、刘晓坤 本文使用通俗的语言和形象的图示,介绍了随机梯度下降算法和它的三种经典变体,并提供了完整的实现代码。 GitHub 链接:https://github.com/ManuelGonzalezRivero/3dbabove 代价函数的多种优化方法 目标函数是衡量预测值和实际值的相似程度的指标。通常,我们希望得到使代价尽可能小的参数集,而这意味着你的算法性能不错。函数的最小可能代价被称为最小值。有时一个代价函数可以有多个局部极小值。幸运的是,在参数空间的维数
背景:我的一位同事曾提到,他在面试深度学习相关职位中被问到一些关于优化算法的问题。我决定在本文中就优化算法做一个简短的介绍。 成本函数的最优化算法 目标函数是一种试图将一组参数最小化的函数。在机器学习中,目标函数通常被设定为一种度量,即预测值与实际值的相似程度。通常,我们希望找到一组会导致尽可能小的成本的参数,因为这就意味着你的算法会完成得很好。一个函数的最小成本可能就是最小值。有时,成本函数可以有多个局部最小值。幸运的是,在非常高维的参数空间中,保护目标函数的充分优化的局部极小值不会经常发生,因为这意味
为什么立下这个flag?因为我在各种大会上听腻了人们争论每个月微件(widget)的数量是上升还是下降,或者微件方法X是否比微件方法Y更有效率。
AiTechYun 编辑:yuxiangyu 优化是机器学习的研究人员最感兴趣的领域之一。在本文中,我想从简单的函数优化开始介绍,然后讨论找到只能找到局部最小值或难以找到最小值的较为复杂的函数,约束优
Scipy中的special模块是一个非常完整的函数库,其中包含了基本数学函数,特殊数学函数以及numpy中所出现的所有函数。伽马函数是概率统计学中经常出现的一个特殊函数,它的计算公司如下:
\[ \begin{align} &minimize \, f_0(x) \\ &subject \, to \, f_i(x)≤b_i, \, i=1,...,m \tag{1.1} \end{align} \]
做一元的优化:只有要给参数 optimize,optimise,此外,optim也可以做一元优化。前面两个较为常用些。
方法:定义一个条件概率,如p(Y|X)相当于用模型来捕获输入X和输出Y之间的关系,如
良好的投资组合不仅仅是一长串的优质股票和债券。这是一个平衡的整体,为投资者提供各种突发事件方面的保护和机会。——哈里·马克维茨
【导读】在本文中,我们将为大家介绍如何对神经网络的超参数进行优化调整,以便在 Beale 函数上获得更高性能,Beale 函数是评价优化有效性的众多测试函数之一。
在现代机器学习应用中,对实验到生产的流程进行简化是最难实现的任务之一。在已经市场化深度学习框架中,Facebook的PyTorch因其高度灵活性成为数据科学界的最爱,PyTorch能够实现快速建模和实验。但是,深度学习应用中的许多实验面临的挑战已经超出了特定框架的能力范围。
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