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コスト関数の最適化アルゴリズム (最小化) を実行するための Java ライブラリを探しています。Java で単純なロジスティック回帰プログラムを実装したいのですが、オクターブのみを使用して作業しており、現在 fminunc (またはそのようなもの) の Java バージョンを探しています。インターネットで検索したところ、この投稿が見つかりましたが、投稿で引用されているライブラリを実行できませんでした。Apache commons math パッケージにはいくつかの最適化アルゴリズムがあることがわかりましたが、それらはパッケージのバージョン 4.0 をビルドしており、ドキュメントはほとんどありません。誰かアイデアはありますか??

PS: 誰かが commons math パッケージを使用して簡単なアプリケーションを開発した場合は、遠慮なくコードを投稿してください!

前もって感謝します

G.

橋の負荷を計算しました。最尤推定を使用して、ガンベルの分布をそれらの最大 20% に適合させたいと考えています。分布のパラメータを計算するのに助けが必要です。scipy.optimize のドキュメントを読みましたが、2 つのパラメーター関数を推定するためにそこに関数を適用する方法を理解できません。

役立つかもしれない理論は次のとおりです。2 つの尤度関数 (L1 と L2) があり、1 つはあるしきい値を超える値 (x>=C) 用で、もう 1 つはそれ以下の値 (x < C) 用です。 2 つの関数 max(L1*L2) 間の乗算の最大値。この場合、L1 はやはり xi での確率密度関数の値の乗算の積ですが、L2 はしきい値 C を超える確率 (1-F(C)) です。

ここに私が書いたいくつかのコードがあります:

私はいくつかの調査ページを作成しています。また、調査員が質問に答えるときに、いくつかのオプションと制限を使用して画面を制御する必要があります。そのため、私は現在jQueryを使用していますが、非常に手作業であり、重複する関数などが非常に多いため、コードがばかげているように見えます.

以下はスクリプトです

関数 onSubmit(){

}

ご覧のとおり、重複が山ほどあります。もう一度言いますと、より効率的な方法に変更したいと思います。

あなたがそれについて知っているなら、私にあなたの経験を教えてください、そして私にとって役立つアドバイスをしてください.

ありがとうございました。

同じ平面にある 3D のデータのセットがあります。同じ平面にこれらのデータ ポイントを含む三角形があります。しかし、三角形の面積ははるかに大きい. 内部にすべてのデータ ポイントを含む最小面積の三角形 (その 3 点の座標) を見つけたいと考えています。2D データ ポイントに使用できる概念がいくつかありますが、これを 3D 次元で見つける必要があります。

展開に役立つ次のオプションを持つ ftp クライアントがないのはなぜだろうと思っていました。

• .js、.css、および .html ファイルを最小化する
• gzip .js、.css、および .html

transmitmac os xと で試しましcyberduckたが、この機能はありません。springloops でさえこれを提供していません ( https://twitter.com/springloops/status/469396427660345344を参照) 。

だから私の考えは、次のシェルスクリプトを作成することでした：

1. 最小化
2. gzip
3. sftp経由でサーバーに転送

しかし、これを作った人がまだいないとは思えません。私の問題は、これがどのように呼ばれるか正確にはわからないため、検索するのが難しいことです。

そのようなスクリプトを知っている人はいますか？または、なぜこの機能があまり一般的ではないのでしょうか?

SAS proc IML を使用して、関数があります。CVF(m,p,h,pi,e);

この関数を最小化する h を推測したいと思います。それを最小化する組み込みのサブルーチンはありますか? または、そのための反復プロセスをどのように構築できますか? 他のすべての変数が定義されています。

対角のみの二次問題があり、すべての対角要素が正です

デフォルトのパラメーターを使用して最適化 (最小化) すると、無制限であると言って失敗します。

ただし、これは単に不可能です。

以下にLPファイルへのリンクを添付します。

http://speedy.sh/Ug76K/quadratic-fail.lp

Pythonから呼び出しています。私は CPLEX を広範囲に使用してきましたが、これが最初の大きな問題です。

後でプログラムで使用するために AMPL を学習しています。解決したい小さな問題があります。タイトルが示すように、反復操作を使用して制約の数を最小限に抑えようとしています。したがって、問題は次のとおりです。AとBの2つのセットがあり、コードがあると仮定します。

ここで、前の制約を展開すると、次の制約が形成されます。

x[1,a] + x[2,a] + x[3,a] <=1;

x[1,b] + x[2,b] + x[3,b] <=1;

x[1,c] + x[2,c] + x[3,c] <=1;

x[4,a] + x[5,a] + x[6,a] <=1;

x[4,b] + x[5,b] + x[6,b] <=1;

x[4,c] + x[5,c] + x[6,c] <=1;

これは、A のyサブセットとBのz要素に対して、合計y*z制約を取得することを意味します (この場合は 2 x 3 = 6 制約です)。

ここで、制約を次のように変更すると:

結果は次のようになります。

{(x[1,a] + x[2,a] + x[3,a]) * (x[1,b] + x[2,b] + x[3,b]) * (x[1,c] + x[2,c] + x[3,c])} <= 1;

{(x[4,a] + x[5,a] + x[6,a]) * (x[4,b] + x[5,b] + x[6,b]) * (x[4,c] + x[5,c] + x[6,c])} <= 1;

前のフォームと同じ結果になるはずですが、制約の数をy*zからyに減らしました。これは良い改善です!! もう1つの改善点は、論理的および制約です。

結果は次のようになります。

{(x[1,a] + x[2,a] + x[3,a]) <= 1} && {(x[1,b] + x[2,b] + x[3,b]) <= 1} && {(x[1,c] + x[2,c] + x[3,c]) <= 1};

{(x[4,a] + x[5,a] + x[6,a]) <= 1} && {(x[4,b] + x[5,b] + x[6,b]) <= 1} && {(x[4,c] + x[5,c] + x[6,c]) <= 1};

問題は、これを行うと、問題を線形または二次方程式から非二次方程式に変更し、cplexがそれを解決できなくなることです:/

問題を非二次問題に変換せずにこれを実行できるようにするための回避策やトリックはありますか (少なくともcplexを使用して解決する必要があります)。

これは、 Ax[1,a] + x[1,b] + x[1,c] = 1の他の要素にも当てはまります。どうぞよろしくお願いいたします。