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2018-05-06 开胃学习数学系列 - Optimizati

2018-05-06 开胃学习数学系列 - Optimizati

作者: Kaiweio | 来源:发表于2018-05-07 12:29 被阅读0次

    可能考点

    1. Optimality 的必要条件 是临界点 =0,充要条件是Hessian 是正定
    2. 梯度下降法
    3. 牛顿法
    import numpy as np
    from scipy.optimize import minimize
    
    def rosen(x):
         return sum(100.0*(x[1:]-x[:-1]**2.0)**2.0 + (1-x[:-1])**2.0)
        
    x0 = np.array([1.3, 0.7, 0.8, 2.2, 1.2, 2.1])
    res = minimize(rosen, x0, method='nelder-mead',
                    options={'xtol': 1e-8, 'disp': True})
    
    print("The solution from Nelder-Mead:", res.x) 
    
    









    梯度下降法


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