在matlab中权重优化

我必须在监督学习中进行优化以获得我的权重。在matlab中权重优化

我必须学习(w1,w2,w3,w4)使得每当我的矢量A = [a1 a2 a3 a4]是1总和w1*a1 + w2*a2 + w3*a3 + w4*a4变得大于0.5，并且当其-1（标签），那么它变得小于0.5的值。

有人可以告诉我如何在Matlab中解决这个问题吗？我知道的一种方法是使用演化算法，采用随机值向量，然后改变以选择最佳的n值。

有没有其他方法可以接近？

来源

2013-04-07 user2230369

你现在在做最多？ SO不是为了解决需求问题，而是为了分享知识。 SO成员喜欢评估OP在解决提出的问题中付出的努力量。 – fpe 2013-04-07 17:07:35

@fpe我提出的解决方案之一就是将这些向量传递给SVM，我想它会对线性内核做同样的事情。我也看过'linprog'，但我无法理解如何在我的场景中使用它。 – user2230369 2013-04-07 17:34:56

你可以使用linprog。
让A是一个矩阵大小n由4组成的所有n训练4-vecotrs你有。你还应该有一个向量y和n元素（每个加1或减1），代表每个训练4-vecvtor的标签。

使用A和y我们可以写一个线性规划（看看doc对我使用的参数的名称）。现在，您没有目标函数，因此您可以简单地将f设置为f = zeros(4,1);。
您唯一拥有的是不等式约束(< a_i , w > - .5) * y_i >= 0（其中<.,.>是4-矢量a_i和权重矢量w之间的点积）。
如果我的计算是正确的，这个约束可以写成

cmat = bsxfun(@times, A, y);

总的来说你

w = linprog(zeros(4,1), -cmat, .5*y);

来源

2013-04-07 18:40:07 Shai

在matlab中权重优化

回答

相关问题