Блог

Я хочу определить функцию :

И я хочу найти минимум относительно (a, b) для точек :

 x = np.array([.2, .5, .8, .9, 1.3, 1.7, 2.1, 2.7])
y = f(x)   np.random.randn(len(x))
  

Использование функции: optimize.fmin_cg (вы можете найти документацию здесь: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.fmin_cg.html )

Моя работа до сих пор

Мне удалось определить compute_error() функцию :

 def compute_error(a,b):
    k=[0]*len(x)
    for i in range(0,len(x)):
        k[i]=(y[i]-(a*x[i] b))**2
    return sum(k)
  

И я попытался свести ее к минимуму, используя эту функцию оптимизации, однако я столкнулся с некоторыми проблемами.

 x_0=np.array((0,0))     #start optimization from point (0,0)
 
minimum = optimize.fmin_cg(compute_error,x_0)

TypeError: compute_error() missing 1 required positional argument: 'b'
  

Я думаю, что compute_error должен принимать массив из двух элементов, а не два отдельных аргумента

 def compute_error(params_to_optimize):
    a = params_to_optimize[0]
    b = params_to_optimize[1]
    k=[0]*len(x)
    for i in range(0,len(x)):
        k[i]=(y[i]-(a*x[i] b))**2
    return sum(k)
  

кроме того, возможно, связанная с этим, инициализация x0 выглядит немного странно, я бы использовал список, а не кортеж в конструкторе np.array

 x_0=np.array([0,0])