ES计算得出以下列的结果不可靠(逆风险):1
使用DEoptim时，我不断收到此错误:ES calculation produces unreliable result (inverse risk) for column: 1消息.也许我正在忽略某些东西，所以我需要一些帮助来解决这个问题.我已经在网上搜索了，但似乎找不到答案. 我有一个名为RETS的xts对象，该对象包含127行和4列，具有日志返回: library("quant
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我正在尝试对生化过程进行建模，并且将我的问题构造为一个优化问题，我可以使用scipy中的differential_evolution来解决. 到目前为止，一切都很好，我非常满意使用15-19个参数的简化模型的实现. 我扩展了模型，现在带有32个参数的模型花费的时间太长了.并非完全出乎意料，但仍然是一个问题，因此是个问题. 我看过: -关于R 并行差分进化 -和github问题 htt
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最大似然估计器的精度
这是一个用于比较Poisson分布的lambda参数的ML估计量的测试. with(data.frame(x=rpois(2000, 1.5), i=LETTERS[1:20]), cbind(cf=tapply(x, i, mean), iter=optim(rep(1, length(levels(i))), function(par)
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整数的Scipy微分进化
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Tensorflow:针对高阶张量计算Hessian矩阵(仅对角线部分)
我想针对vgg16 conv4_3层内核的每个特征图(3x3x512x512尺寸矩阵)计算指定损失的一阶和二阶导数(Hessian的对角线部分).我知道如何根据 # Inspecting variables under Ipython notebook In : Loss Out :
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试图了解可计算Torch中LogSoftMax输入的梯度wrt的代码
代码来自: https://github. com/torch/nn/blob/master/lib/THNN/generic/LogSoftMax.c 我看不到这段代码如何计算到LogSoftMax模块输入的梯度w.r.t.我很困惑的是两个for循环在做什么. for (t = 0; t
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在使用Python Pulp的约束中使用mod函数
我正在编写一个LpProblem，我需要创建一个约束，其中某些变量的总和为100 ... 100、200、300 ...的倍数. 我正在尝试使用mod()，round()和int()的下一个表达式，但由于它们不支持LpAffineExpression，因此无法正常工作. probl + = lpSum(如果h [2] == b]，则varSKU中[h的hs为[vars [h])％100
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scipy.optimize.minimize跟踪目标函数
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为什么用牛顿方法的FindMaximum抱怨找不到足够的函数减少量?
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神经网络输入数据的优化
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R DEoptim()函数:如何选择要优化的参数?
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使用R对分组变量进行非线性优化
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用约束下的两个参数求解最大似然
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说我需要将n = 30个学生分成2到6个小组，我从每个学生那里收集以下偏好数据: 学生姓名: Tom 喜欢坐在一起:埃里克·吉米 不喜欢坐在一起:约翰，保罗，林戈，乔治 这暗示着他们对整个班级中没有提到的其他任何学生持中立态度. 我如何最好地对许多不同/随机分组安排进行大量模拟，以便能够确定每种安排的得分，然后通过该得分我可以选择“最佳"得分/安排? 或者，还有
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具有已知函数numpy的曲线拟合
我有一个x和y一维numpy数组，我想用已知函数复制y以获得"beta".这是我正在使用的代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit y = array([ 0.04022493, 0.04287536, 0.03983657, 0.039320
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nlm函数可以用于具有多个变量的优化吗?那怎么办? 例如:我想找到x和y，以便使f(x，y)最小. nlm函数如何工作? 类似的东西吗?: nlm(f,c(0.1,0.1)) 解决方案 使函数能够接收向量: f
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我一直在尝试使用constrOptim()解决R中的约束优化问题(这是我的第一次)，但正努力为我的问题设置约束. 问题很简单，我可以将函数设置为ok，但是在传递约束时有点不知所措. 例如我定义的问题是(我将以固定为1000的N开始，所以我最终只想求解X，我想同时选择N和X来获得最大利润): 所以我可以将功能设置为: fun
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优化工作计划的MiniZinc代码-约束编程
请帮助您优化此有效的MiniZinc代码: 任务:有一个会议有6个时隙.有3位发言人参加会议，每个发言人在某些时段可用.每个扬声器将出现预定数量的插槽. 目标:制定安排时间最早的演讲者. 示例:演讲者A，B和C.通话时间= [1、2、1] 扬声器的可用性: +---+------+------+------+ | | Sp.A | Sp.B | Sp.C | +-
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使用`scipy.optimize.minimize`使具有大梯度的函数最小化
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我熟悉二进制表示法中的交叉和变异索引，但是在实际编码中，我遇到了几篇文章，其中将 crossover index 和 mutation index 用作参数值. 例如，我们有300和30个决策变量，那么交叉指数= 0.25意味着什么? 也对100+current generation number的突变指数感到困惑. 解决方案 交叉索引 已经开发了许多实编码的交叉运算符，
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