파이썬 최적화 예제

당신이 공유 할 수있는 질문이나 아이디어가있는 경우, tirthajyoti [AT]gmail.com에서 저자에게 문의하시기 바랍니다. 또한 작성자의 GitHub 리포지토리에서 파이썬, R 또는 MATLAB 및 기계 학습 리소스의 다른 재미있는 코드 조각을 확인할 수 있습니다. 만약 당신이, 나 처럼, 기계 학습/데이터 과학에 대 한 열정, 링크드 인에 저를 추가 하거나 트위터에 나를 따라 주시기 바랍니다. 이러한 값 fr (a) 및 (b)를 사용하면 문제가 잘못 처리됩니다. 우리가 볼 수 있듯이, 최적화의 용이성에 영향을 미치는 요인 중 하나는 곡률 (헤시안)의 조건 번호입니다. 조정 수가 높으면 그라데이션이 최소 방향을 가리키지 않을 수 있으며 간단한 그라데이션 하강 방법은 많은 날카로운 회전을 강요받을 수 있기 때문에 비효율적일 수 있습니다. 다음으로 최적화 문제의 예를 들어 Python에서 설정하고 해결하는 방법을 보여 줍니다. 그리고 최소화와 최대화와 같은 개념이 관련될 때, 수학적 최적화 이론의 관점에서 문제를 제기하는 것은 당연합니다. 따라서, 중앙 최적화 문제는 이익을 일정 금액의 수익을 보장하면서 위험을 최소화하는 것입니다. 또는 특정 임계값 미만으로 위험을 유지하면서 이익을 극대화합니다.

두 번째 순서 메서드는 (H^{-1})에 대해 해결되므로 헤시안(제공되거나 대략적인 유한 차이)을 계산해야 합니다. 효율성상의 이유로 헤시안은 직접적으로 반전된 것이 아니라 컨쥬게이트 그라데이션과 같은 다양한 방법을 사용하기 위해 해결되었습니다. 최적화 패키지에서 seocnd 순서 방법의 예는 Newton-GC입니다. 표준 통계 문제를 해결하면 여기에 설명된 것과 유사한 최적화 절차가 수행됩니다. 예를 들어, 다변량 로지스틱 회귀를 고려하십시오 – 일반적으로, 반복적으로 재가중된 최소 제곱(IRLS)으로 알려진 뉴턴과 같은 alogirhtm은 일반화된 선형 모델 패밀리에 대한 최대 우도 추정값을 찾는 데 사용됩니다. 그러나, 위에 표시된 다변량 스칼라 최소화 방법 중 하나를 사용하면 BFGS 최소화 알고리즘과 같은 것도 작동합니다. 최적화 문제의 규모는 검색이 수행되는 스칼라 변수의 수와 같은 문제의 차원에 따라 거의 설정됩니다. PETSc https://www.mcs.anl.gov/petsc/ 및 파이썬 바인딩 https://bitbucket.org/petsc/petsc4py/ 이전 섹션에서 배운 것처럼 선형 최적화 문제는 목표 함수와 제약 조건선형 식이 변수. 이러한 유형의 문제에 대한 OR-Tools의 기본 솔버는 선형 최적화 솔버이며, 이는 실제로 타사 라이브러리를 포함하여 선형 및 혼합 정수 최적화를 위한 여러 라이브러리의 래퍼입니다.