之后终止 scipy.optimize.fmin_bfgs
[英]terminate scipy.optimize.fmin_bfgs after
问题描述
我想在目标（即f(xk) ）变为负数后终止scipy.optimize.fmin_bfgs(f,x0) 。 有没有办法做到这一点？ 用于提前终止的可选 arguments 似乎只处理梯度值。 可以使用callback()来完成吗？ callback似乎只作用于向量xk而不是目标值，因此它无法访问目标。
我可以记住f以便我可以通过回调中的f(xk)访问目标。 有没有办法从这个回调中终止 function scipy.optimize.fmin_bfg ？
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在n次函数调用之后自动停止scipy.optimize.fmin_bfgs（不是BFGS迭代！）
[英]automatically stop scipy.optimize.fmin_bfgs after n function calls (not BFGS iterations!)
正确使用scipy.optimize.fmin_bfgs和R代码
[英]correct usage of scipy.optimize.fmin_bfgs required versus R code
scipy.optimize.fmin_bfgs单个函数同时计算f和fprime
[英]scipy.optimize.fmin_bfgs single function computes both f and fprime
当使用scipy.optimize.fmin_bfgs时，我得到了TypeError：f（）缺少1个必需的位置参数：
[英]When using scipy.optimize.fmin_bfgs I got TypeError: f() missing 1 required positional argument:
使用scipy.optimize.fmin_bfgs进行逻辑回归分类器引线除以零误差
[英]using scipy.optimize.fmin_bfgs for logistic regression classifier leads divide by zero error
scipy.optimize.fmin_bfgs优化提供了与简单函数调用不同的结果
[英]scipy.optimize.fmin_bfgs optimization gives different result from simple function call
要在Python Scipy.optimize.fmin_l_bfgs_b中优化四个参数，并显示错误
[英]To optimize four parameters in Python Scipy.optimize.fmin_l_bfgs_b, with an error
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