objFun = @(parameter) getObjValue(parameter, data, label, kfolds);这个语句中objFun的值是什么

时间: 2023-12-31 16:06:08 浏览: 29
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编辑计算适应值函数的M文件-遗传算法实验七

这个语句中，objFun 的值是一个函数句柄（function handle），它可以像函数一样调用。具体来说，objFun 是一个匿名函数，它接受一个参数 parameter，并将其传递给 getObjValue 函数，同时还传递了 data、label 和 kfolds 作为额外的参数。调用 objFun(parameter) 将返回 getObjValue 函数在给定参数下的目标函数值。
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objFun = @(parameter) getObjValue(parameter, data, label, kfolds);

这是一个定义了一个匿名函数的语句，其中参数为 "parameter"，函数体为 "getObjValue(parameter, data, label, kfolds)"。这个函数的作用是计算给定参数 "parameter" 下的目标函数值，传入的数据为 "data"、"label" ...

对于此运算，数组的大小不兼容。 出错 untitled4>@(i)costfun(x0+cumtrapz(t(i:end),[u(i:end);u(end)]),u(i)) (第 21 行) objfun = @(u) sum(dt*arrayfun(@(i) costfun(x0 + cumtrapz(t(i:end),[u(i:end);u(end)]),u(i)),1:N-1)); 出错 untitled4>@(u)sum(dt*arrayfun(@(i)costfun(x0+cumtrapz(t(i:end),[u(i:end);u(end)]),u(i)),1:N-1)) (第 21 行) objfun = @(u) sum(dt*arrayfun(@(i) costfun(x0 + cumtrapz(t(i:end),[u(i:end);u(end)]),u(i)),1:N-1)); 出错 fmincon (第 568 行) initVals.f = feval(funfcn{3},X,varargin{:}); 出错 untitled4 (第 30 行) [uopt,fopt] = fmincon(objfun,x0,[],[],Aeq,beq,lb,ub,[],options); 原因: Failure in initial objective function evaluation. FMINCON cannot continue. 相关文档

根据错误信息，这是一个使用 MATLAB 中的 fmincon 函数进行优化的问题。出错信息中提到了函数参数不兼容，导致无法计算初始目标函数值。建议检查代码中的变量维度是否正确，并确认函数参数的类型和数量是否与 ...

fobj=@(x)objfun(x, t_train, p_train);

这个匿名函数的定义中调用了一个名为objfun的函数，这个函数的定义可能类似于： function fval = objfun(x, t_train, p_train) % x：优化变量的值 % t_train：目标变量的训练集 % p_train：自变量的训练集 % fval：...

function [A,possi] = MLM_CON(P,E) [~,nEnd] = size(E); [~,nPix] = size(P); initX = hyperFcls(P,E); A = zeros(nEnd,nPix); possi = zeros(1,nPix); Aeq = [ones(1,nEnd),0]; beq = 1; ub = ones(1,nEnd+1); lb = [zeros(1,nEnd),-inf]; options = optimoptions('fmincon','Display','off','OptimTolerance',1e-10,'ConstraintTolerance',1e-8); %options = optimoptions('fmincon','Display','off','OptimalityTolerance',1e-10,'ConstraintTolerance',1e-8); for i = (1:nPix) objFun = @(x)object(x,P(:,i),E); x0 = [initX(:,i)',0]; x = fmincon(objFun,x0,[],[],Aeq,beq,lb,ub,[],options); A(:,i) = x(1:nEnd); possi(i) = x(nEnd+1); end end function fit = object(para,pix,E) para = para'; [nvars,nPop] = size(para); nEnd = nvars - 1; % 初始化y alpha = para(1:nEnd,:); possi = para(nvars,:); y = E * alpha; extPix = repmat(pix,1,nPop); fit = vecnorm(extPix - ((1 - possi) .* y) ./ (1 - possi .* y) ).^2; end这段非线性混合像元分解代码为什么在matlab2014a中运行不了，怎么修改才可以运行

这段代码可能会在MATLAB 2014a中出现问题，因为fmincon的默认算法可能不支持非线性约束条件。可以尝试修改options选项，将算法从默认的interior-point改为sqp。可以使用以下代码替换原来的options行： options = ...

def ObjFun(x=X,y=Y,beta=beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n_x = x.shape[0] p = x.shape[1] #? sigmoid = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(sigmoid, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) # 除以 n 是为了消除样本数量的影响，使得不同样本数量的训练集可以进行比较 return ObjVal

这段代码实现了逻辑回归的目标函数，计算给定参数beta的损失值。 其中，x是输入特征的矩阵，y是真实标签，beta是模型参数向量。 代码首先计算sigmoid函数，然后使用np.clip函数将预测值限制在一个很小的区间内，...

#设置参数 p=20 n=5000 beta=np.arange(p) # 回归系数beta # 以数组形式返回给定区间内均匀间隔的值 #生成X X=np.random.normal(0,1,size=(n,p)) # 从二项分布中抽取样本,形式：(n,p) epsilon = np.random.normal(size=n) # 随机噪声epsilon?? #生成Y Y=np.zeros(n) #初始化Y #返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组 Y[epsilon + np.dot(X, beta).reshape(-1) > 0] = 1 data = np.concatenate((X, Y.reshape(-1, 1)), axis=1) # 将特征矩阵X和标签Y合并起来，作为训练数据 # 将生成的样本存储在一个n\times (p+1)的numpy数组data中，其中第i行表示第i个样本的特征向量和目标变量值 def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] #? sigmoid = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(sigmoid, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n # 除以 n 是为了消除样本数量的影响，使得不同样本数量的训练集可以进行比较 return ObjVal 写成其局部近似函数def ApproxFun(XStar, x, ObjVal, GradVect, HessMat)

这段代码是一个逻辑回归问题的例子，其中： - p=20是特征数，n=5000是样本数； - beta是一个p维向量，表示回归系数； - X是一个n×p的矩阵，每一行是一个样本的特征向量； - epsilon是一个长度为n的向量，表示随机...

#设置参数 p=20 n=5000 beta=np.arange(p) # 回归系数beta # 以数组形式返回给定区间内均匀间隔的值 #生成X X=np.random.normal(0,1,size=(n,p)) # 从二项分布中抽取样本,形式：(n,p) epsilon = np.random.normal(size=n) # 随机噪声epsilon?? #生成Y Y=np.zeros(n) #初始化Y #返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组 Y[epsilon + np.dot(X, beta).reshape(-1) > 0] = 1 data = np.concatenate((X, Y.reshape(-1, 1)), axis=1) # 将生成的样本存储在一个n\times (p+1)的numpy数组data中，其中第i行表示第i个样本的特征向量和目标变量值 def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ # sp.log()表示求自然对数，1/(1 + sp.exp(-X.dot(beta)))表示逻辑函数， # (i, 0, X.shape[0]-1)表示对i从0到n-1进行求和，最后除以样本个数求平均得到总体损失值。 CurrX = np.array(x) # 把列表转化为数组 n = len(CurrX) ObjVal = -sp.summation( #使用logist y * sp.log(1 / (1 + sp.exp(-x.dot(beta)))) + (1 - y) * sp.log(1 - 1 / (1 + sp.exp(-x.dot(beta)))), (i, 0, x.shape[0] - 1)) / x.shape[0] # shape读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。 return ObjVal print(ObjFun(X,Y,beta))

这段代码实现了一个 logistic regression 的目标函数，其中 X 是一个形状为 (n,p) 的 numpy 数组，表示 n 个样本的 p 个特征；Y 是一个形状为 (n,) 的 numpy 数组，表示每个样本的类别标签，取值为 0 或 1；beta 是...

def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] #? sigm

oid = 1 / (1 + np.exp(-x @ ...这是一个用于逻辑回归的目标函数，其中x是特征矩阵，y是标签向量，beta是模型参数向量。函数中通过使用sigmoid函数计算预测值，并使用交叉熵损失函数计算损失值。最终返回的是损失值。

if CriticVal >= 0: CurrX = XStar ObjVal = ObjFun(CurrX) GradVect = GradFun(CurrX) HessMat = HessFun(CurrX)

这段代码是在信任域算法中，当评估值CriticVal大于等于0时，更新当前点的值，重新计算目标值、梯度向量和海森矩阵。 首先将当前点的值CurrX更新为XStar，即将牛顿法求解子问题得到的新点作为当前点。然后，利用...

def TruRegAlg(InitX): # 信頼域 """ Determine an appropriate Trust Region Radius at CurrX :param CurrX: Current candidate optimizer :return: Trust Region Radius at CurrX """ InitX = np.array(InitX) n = len(InitX) InitRadius = 1.0 ExpandFactor = 2.0 CompressFactor = 0.25 EpsTol = 1e-6 CurrX = InitX TruRegRad = InitRadius ObjVal = ObjFun(CurrX) GradVect = GradFun(CurrX) HessMat = HessFun(CurrX) while np.linalg.norm(GradVect) > EpsTol: XStar = SubOptFun(CurrX, TruRegRad, GradVect, HessMat) ApproxVal = ApproxFun(XStar, CurrX, ObjVal, GradVect, HessMat) ObjStarVal = ObjFun(XStar) CriticVal = (ObjVal - ObjStarVal) / (ObjVal - ApproxVal) DiffX = XStar - CurrX NormDiffX = np.linalg.norm(DiffX) if CriticVal >= 0.75: if abs(NormDiffX - TruRegRad) <= 1e-6: TruRegRad = ExpandFactor * TruRegRad elif CriticVal <= 0.25: TruRegRad = CompressFactor * TruRegRad if TruRegRad <= 1e-6: break if CriticVal >= 0: CurrX = XStar ObjVal = ObjFun(CurrX) GradVect = GradFun(CurrX) HessMat = HessFun(CurrX) OptiX = CurrX return OptiX

这段代码是一个信任域算法，用于在给定初始点的情况下，求解一个无约束优化问题。具体来说，该算法通过不断的调整信任域半径，以及利用牛顿法求解子问题，来逐步逼近最优解。 在算法的开始阶段，初始化一些参数，...

帮我把def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n_x = x.shape[0] p = x.shape[1] #? sigmoid = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(sigmoid, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n_x # 除以 n 是为了消除样本数量的影响，使得不同样本数量的训练集可以进行比较 return ObjVal 依据上面的传递一下y和beta

好的，我们可以将y和beta作为参数传递给ObjFun()函数。修改后的代码如下： def ObjFun(x, y, beta): ...然后调用ObjFun()函数，传递x、y和beta参数，计算得到的损失值将被存储在loss变量中，并打印出来。

Traceback (most recent call last): File "D:/pycharm/projects/Pythoneeee/projects/最优化期末自己瞎编.py", line 170, in <module> def SubOptFun(x=X, TruRegRad=TruRegAlg(InitX), GradVect=GradFun(x=X,y=Y,beta=beta), HessMat=HessFun(x=X,beta=beta)): # 用于求解无约束优化问题的近似解 File "D:/pycharm/projects/Pythoneeee/projects/最优化期末自己瞎编.py", line 139, in TruRegAlg ObjVal = ObjFun(CurrX) File "D:/pycharm/projects/Pythoneeee/projects/最优化期末自己瞎编.py", line 42, in ObjFun p = x.shape[1] #? IndexError: tuple index out of range

这个错误提示是在你的代码中出现了索引错误，即你试图访问一个不存在的索引位置。具体来说，这个错误可能是由于你传递给函数的参数 X 是一个空的元组（即没有元素的元组），导致在执行 x.shape[1] 时出现了索引...
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