スマートフォン用の表示で見る主に自分のメモ用途。この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。最適化問題Pythonにおける最適化についてメモ。集合(変数の添え字)変数ハード制約(制約式として実装)ソフト制約(目的関数に利得項として実装)目的関数その他(スラック変数)などを設定してソルバーで処理するのが大まかな流れ。PuLPがよく使われると思うのだが、何でもやれると思って実行してみると、実は非線形最適化をプログラムに課していて、PuLPがエラーを吐くみたいなのがよくある。結局、scipy.optimizeを使うことになる印象。scipy.optimize以外にもいくつかあったので、それらも含めてここにメモしとく。(他の方が書かれたものだが、)実装例のリンクも貼らせていただいた。documentation線形最適化だけ対応。)を書くと思うが、それらと親和性が高い文法になっていると個人的に思う。Guide線形最適化でも非線形最適化でも使える。(慣れれば大したことではないのかもしれないが、)文法にクセがある。QiitaOpenOpt線形最適化も非線形最適化もいける。CVXOPT凸2次最適化問題で用いるらしい。Documentation2次錐最適化問題で用いるらしい。ortoolpyortoolpyは、線形最適化ソルバーも提供する(pulpを叩く)ようだが、最適化問題の変数の提供というのが主な使い方だと思う。PyPI変数が多くなってくると、大量に変数が扱えるような仕組み(ベクトルや行列)が欲しくなってくる。そんなときは、ortoolpyがおすすめ。連続最適化、組み合わせ最適化などの離散最適化などによって、変数も連続値を使うか離散値を使うか以下のようにして決められる。Qiita番外:hyperopt機械学習のパラメータチューニングに用いるもの。Qiita番外:optuna秋葉先生開発のツールということで話題に。機械学習のパラメータチューニングに用いるもの。05:58Pythonを用いた最適化に関してTweet広告を非表示にする関連記事2018-03-04savファイルをRとPythonで開く。(有料の)SPSSで...2017-07-12word2vecをmacosXで使った時のメモword2vecのインストールからcos類似度出すところまでのメモ。»プロフィールid:DS_REG_20170701役に立つメモ書きを。sklearn-likeな書き方の例Pythonを用いた最適化に関してサンプルサイズ関係の本などを漁って斜め読みした話。word2vecというか、gensimの使い方Pythonのスライスの仕様について自分なりに考えた。kaggleコンペのタイトル取得(追記:他のデータも取得するようにした。インストールos.nice(increment)kaggleはじめました。論文の読み方ベイズ更新について速習したければ、これを読め。教材まとめPyAutoGUIをちょっと使ってみた。機械学習のパラメータチューニングなど(ポエム感強し)savファイルをRとPythonで開く。月別アーカイブはてなブログをはじめよう!DS_REG_20170701さんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか?はてなブログをはじめる(無料)はてなブログとは主に自分のメモ用途。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。