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我正在尝试使用Incanter data analysis在Clojure中实现一个简单的逻辑回归示例。图书馆。我已经成功编写了 Sigmoid 和 Cost 函数,但是 Incanter 的 BFGS 最小化函数似乎给我带来了相当大的麻烦。
(ns ml-clj.logistic
(:require [incanter.core :refer :all]
[incanter.optimize :refer :all]))
(defn sigmoid
"compute the inverse logit function, large positive numbers should be
close to 1, large negative numbers near 0,
z can be a scalar, vector or matrix.
sanity check: (sigmoid 0) should always evaluate to 0.5"
[z]
(div 1 (plus 1 (exp (minus z)))))
(defn cost-func
"computes the cost function (J) that will be minimized
inputs:params theta X matrix and Y vector"
[X y]
(let
[m (nrow X)
init-vals (matrix (take (ncol X) (repeat 0)))
z (mmult X init-vals)
h (sigmoid z)
f-half (mult (matrix (map - y)) (log (sigmoid (mmult X init-vals))))
s-half (mult (minus 1 y) (log (minus 1 (sigmoid (mmult X init-vals)))))
sub-tmp (minus f-half s-half)
J (mmult (/ 1 m) (reduce + sub-tmp))]
J))
当我尝试 (minimize (cost-func X y) (matrix [0 0]))
给出 minimize
一个函数并启动参数时,REPL 会抛出错误。
ArityException Wrong number of args (2) passed to: optimize$minimize clojure.lang.AFn.throwArity (AFn.java:437)
我对最小化函数到底期望什么感到非常困惑。
作为引用,我用 python 重写了它,所有代码都按预期运行,使用相同的最小化算法。
import numpy as np
import scipy as sp
data = np.loadtxt('testSet.txt', delimiter='\t')
X = data[:,0:2]
y = data[:, 2]
def sigmoid(X):
return 1.0 / (1.0 + np.e**(-1.0 * X))
def compute_cost(theta, X, y):
m = y.shape[0]
h = sigmoid(X.dot(theta.T))
J = y.T.dot(np.log(h)) + (1.0 - y.T).dot(np.log(1.0 - h))
cost = (-1.0 / m) * J.sum()
return cost
def fit_logistic(X,y):
initial_thetas = np.zeros((len(X[0]), 1))
myargs = (X, y)
theta = sp.optimize.fmin_bfgs(compute_cost, x0=initial_thetas,
args=myargs)
return theta
输出
Current function value: 0.594902
Iterations: 6
Function evaluations: 36
Gradient evaluations: 9
array([ 0.08108673, -0.12334958])
我不明白为什么Python代码可以成功运行,但我的Clojure实现失败。有什么建议么?
更新
重读minimize
的文档字符串我一直在尝试计算cost-func
的导数,这会引发一个新的错误。
(def grad (gradient cost-func (matrix [0 0])))
(minimize cost-func (matrix [0 0]) (grad (matrix [0 0]) X))
ExceptionInfo throw+: {:exception "Matrices of different sizes cannot be differenced.", :asize [2 1], :bsize [1 2]} clatrix.core/- (core.clj:950)
使用 trans
将 1xn 列矩阵转换为 nx1 行矩阵只会产生相同的错误和相反的错误。
:asize [1 2], :bsize [2 1]}
我在这里迷路了。
最佳答案
我不能对你的实现说任何话,但是incanter.optimize/minimize需要(至少)三个参数,而您只给它两个:
Arguments:
f -- Objective function. Takes a collection of values and returns a scalar
of the value of the function.
start -- Collection of initial guesses for the minimum
f-prime -- partial derivative of the objective function. Takes
a collection of values and returns a collection of partial
derivatives with respect to each variable. If this is not
provided it will be estimated using gradient-fn.
不幸的是,我无法在这里直接告诉您要提供什么(对于f-prime
?),但也许其他人可以。顺便说一句,我认为 ArityException Wrong number of args (2) Passed to [...]
在这里实际上非常有帮助。
编辑:实际上,我认为上面的文档字符串不正确,因为源代码没有使用 gradient-fn
来估计 f-prime
.也许,您可以使用 incter.optimize/gradient
来生成您自己的?
关于clojure - 与 Incanter 一起在 Clojure 中使用 BFGS 最小化算法进行 Logistic 回归,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/19886419/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!