. 그러나 CVXOPT를 사용하면 lp (G, h, A, b) 솔버의 변수 G.x < = h를 정의해야합니다. 나는 내 A와 B 행렬을 만들려고 시도했고, G와 h 행렬에 대해 G에 -1 항을 곱한 항등 행렬과 h에 0 벡터를 사용하여 x> =를 부과했다. 0 제약. 그러나 코드를 실행할 때 "단일 KKT 행렬"을 반환합니다. 혹시 문제가 무엇인지, 또는
구현 한 볼록 최적화 방법 패키지 (그라디언트 디센트, 공액 그래디언트, BFGS 등)에 대한 테스트 문제 모음을 만들고 싶습니다. 나는이 문제에 대한 정확한 해결책을 알고 이상이 알고리즘이 충분히 가까운 대답을 가지고 있는지 확인한다. 현재, 나는 다 변수 가우스 (그리고 닫힌 형태의 답이 아닌 위의 그래디언트 기반의 방법을 사용)에 대한 최대 가능성을
MATLAB에서 볼록 최적화 문제의 수렴 속도를 높이고 싶습니다. 내 목적 함수는 3 개의 매개 변수를 갖는 볼록이며 최대화를 위해 그라데이션 상승을 사용하고 있습니다. 지금은 수동으로 새 매개 변수 값과 이전 매개 변수 값 사이의 차이가 종료 조건으로 반복 작성하는 중입니다 (약 0.0000001). 최적의 솔루션으로 수렴했다는 것을 보장하지 않기 때문에
나는 (많은 시간 동안, 다른 많은 것들과 함께 많은 양의 데이터를 위해) 나는 second order cone program으로 내려 간다. 그것은 간결이 같은 CVX 뭔가 표현 될 수있다 : cvx_begin
variable X(2000);
expression MX(2000);
MX = M * X;
minimize(n
파이썬으로 작성된 알고리즘에 대해 네 스테 로프의 메소드를 구현하려고합니다. 아무도 날이 방법의 구현 측면에서 시작하는 데 도움이 될 수있는 워드 프로세서를 가르쳐 주시겠습니까? 나는 직업에 의한 프로그래머이며 비 이론적 인 버전을보고있다. 나는이 http://www.ee.ucla.edu/~vandenbe/236C/lectures/fgrad.pdf을 시도했
현재 아핀 용어가 추가 된 L2 정규화 된 로지스틱 회귀 또는 L2-reg 선형 SVM 문제를 해결해야하는 문제에 대해 현재 작업하고 있습니다. 그래서 예를 들어 내 문제는 다음과 같습니다 V는 상수 벡터이다 min_ w {C*sum_i max(1-w*x_i*y_i,0) + 0.5*||w||^2_2 + w * v }
. 물론 이것은 볼록한 문제이며 일반