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有没有办法估计使用 scipy.optimize.fmin_l_bfgs_b(或 scipy.optimize 包中的任何其他有界优化例程)计算的估计优化参数的误差？
最佳答案
L-BFGS-B 不会为您计算误差估计值，如您所见 in its documentation .
但是，您可以通过计算(数值或分析)优化器返回的最小目标函数的 hessian 来自己估计误差:http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/DAVIES1/rd_bhatt_cvonline/node9.html
您可以在 Python 中以数字方式计算 Hessians，例如使用 numdifftools .
关于python - 使用 optimize.fmin_l_bfgs_b 进行参数误差估计，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/19836744/
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我正在使用 fmin_l_bfgs_b 来近似函数的最小值。问题是没有界限的。我使用“approx_grad”来获得最小值。 weights_sp_new, func_val, info_dict =
我有一些实验数据(对于 y、x、t_exp、m_exp)，并且想使用 constrained multivariate BFGS method 为这些数据找到“最佳”模型参数(A、B、C、D、E) .
我正在使用 scipy.optimize 中的 L-BFGS 算法编写主动学习算法。我需要优化四个参数:alpha、beta、W 和 gamma。 但是，它不起作用，错误为 optimLogitLBF
我的代码是使用 L-BFGS 优化实现主动学习算法。我想优化四个参数:alpha、beta、w 和 gamma。 但是，当我运行下面的代码时，出现了一个错误: optimLogitLBFGS = sp
有没有办法估计使用 scipy.optimize.fmin_l_bfgs_b(或 scipy.optimize 包中的任何其他有界优化例程)计算的估计优化参数的误差？ 最佳答案 L-BFGS-B 不会
我想使用 scipy.optimize.fmin_l_bfgs_b 找到成本函数的最小值。 为此，我想首先创建一个one_batch的实例(one_batch的代码在下面给出)来指定训练示例的批处理和
我正在使用 optimize.fmin_l_bfgs_b 来优化用 Fortran 编写的函数。代码类似于: def f(m, *args): # Optmization values
我正在使用 scipy.optimize.fmin_l_bfgs_b 来解决高斯混合问题。混合分布的均值通过回归建模，其权重必须使用 EM 算法进行优化。 sigma_sp_new, func_val
免责声明:我知道，如果不展示简洁、可重现的示例，我就无法指望完全解决问题，但我希望即使没有这个示例，我也能得到一些指示。 我的代码采用以下形式 from scipy import optimize x
我已经使用 scipy.optimize.fmin_l_bfgs_b() 来最小化函数有一段时间了，但最近我遇到了一种我以前没有注意到的行为。在优化一些新函数时，随着执行更多迭代，内存使用量不断增加。
我的功能: count = 0 def fake(x): global count print count count += 1 return x ** 4 + 10
我正在尝试使用 Python 中的 GPU 计算来优化函数，因此我更喜欢使用 dtype=float32 将所有数据存储为 ndarray。 当我使用scipy.optimize.fmin_l_bfg
我是一名优秀的程序员,十分优秀！