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我正在尝试使用 CVXOPT qp 求解器来计算支持向量机的拉格朗日乘数

def svm(X, Y, c):
      m = len(X)
      P = matrix(np.dot(Y, Y.T) * np.dot(X, X.T))
      q = matrix(np.ones(m) * -1)
      g1 = np.asarray(np.diag(np.ones(m) * -1))
      g2 = np.asarray(np.diag(np.ones(m)))
      G = matrix(np.append(g1, g2, axis=0))
      h = matrix(np.append(np.zeros(m), (np.ones(m) * c), axis =0))
      A = np.reshape((Y.T), (1,m))
      b = matrix([0])

      print (A).shape

      A = matrix(A)

      sol = solvers.qp(P, q, G, h, A, b)
      print sol

这X是一个1000 X 2矩阵，Y具有相同数量的标签。求解器抛出以下错误： $ python svm.py (1, 1000) Traceback (most recent call last): File "svm.py", line 35, in <module> svm(X, Y, 50) File "svm.py", line 29, in svm sol = solvers.qp(P, q, G, h, A, b) File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/cvxopt/coneprog.py", line 4468, in qp return coneqp(P, q, G, h, None, A, b, initvals, options = options) File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/cvxopt/coneprog.py", line 1914, in coneqp %q.size[0]) TypeError: 'A' must be a 'd' matrix with 1000 columns

我打印了 A 的形状，它是(1,1000)从向量重塑后的矩阵。究竟是什么导致了这个错误？

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3 回答 3

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您的矩阵元素也必须是浮点类型。所以通过使用A = A.astype('float')来消除错误。

于 2016-04-08T23:41:02.467 回答
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我试图A=A.astype(double)解决它，但它是无效的，因为 python 不知道 double 是什么或 A 没有方法 astype。

所以

via using A = matrix(A, (1, m), 'd') 实际上可以解决这个问题！

于 2018-04-17T06:35:06.147 回答
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错误 -"TypeError: 'A' must be a 'd' matrix with 1000 columns:"有两个条件，即：

  1. 如果类型代码不等于“ d”
  2. 如果 A.size[1] != c.size[0].

检查这些条件。

于 2017-04-22T23:27:00.380 回答