给出python fmin_bfgs的用法
时间: 2023-05-23 14:02:27 浏览: 50
fmin_bfgs是一种优化算法,用于寻求函数的最小值。它可用于解决诸如最小二乘线性回归等多种问题。下面是Python fmin_bfgs的用法:
```python
from scipy.optimize import fmin_bfgs
# 定义要优化的函数
def function_to_minimize(x):
return x**2 - 6*x + 9
# 随机选择一个起始点
initial_point = 5
# 运行优化算法
result = fmin_bfgs(function_to_minimize, initial_point)
# 输出最小值与最小值的位置
print(result)
```
输出结果为:
```
Optimization terminated successfully.
Current function value: 0.000000
Iterations: 3
Function evaluations: 12
Gradient evaluations: 4
[3.]
```
这说明函数的最小值为0,最小值位于$x=3$处。
相关问题
fmin_l_bfgs_b是python自带的吗
是的,`fmin_l_bfgs_b`是Python中SciPy库中的函数之一,用于解决无约束优化问题。它使用L-BFGS-B算法来最小化目标函数,该算法是限制性的拟牛顿法,可以处理带有界约束的问题。您可以通过导入SciPy库来使用该函数。例如:
```python
from scipy.optimize import fmin_l_bfgs_b
# 定义目标函数
def obj_func(x):
return x**2 + 10*np.sin(x)
# 调用fmin_l_bfgs_b函数
x0 = 0
x, f, d = fmin_l_bfgs_b(obj_func, x0)
```
在上面的代码中,我们定义了一个简单的目标函数,并使用`fmin_l_bfgs_b`函数找到它的最小值。
fmin_l_bfgs_b函数可以求出对抗扰动吗
是的,fmin_l_bfgs_b函数可以用于求解对抗扰动。对于给定的模型和分类器,可以使用该函数来最小化目标函数,以找到最小的对抗性扰动,从而使模型产生错误的分类结果。
具体的实现方法是,在目标函数中添加对抗性扰动项,并调用fmin_l_bfgs_b函数来最小化该目标函数。其中,对抗性扰动项可以采用不同的方法来构造,如FGSM、PGD等。
需要注意的是,在使用fmin_l_bfgs_b函数时,需要提供模型的梯度函数,以便函数能够计算目标函数的梯度并进行优化。同时,还需要设置一些超参数,如迭代次数、步长等,以便调整算法的性能和结果。