Różnica między iteracyjnie ponowną wadze najmniejszych kwadratów (IRL) a sekwencyjnym programowaniem kwadratowym?

1. Co to jest sekwencyjne programowanie najmniejszych kwadratów SLSQP?
2. Jaka jest kluczowa zaleta w sekwencyjnej metodzie programowania kwadratowego?
3. Co to jest statystyki IRLS?

Co to jest sekwencyjne programowanie najmniejszych kwadratów SLSQP?

Sekwencyjny optymalizator programowania najmniejszych kwadratów. SLSQP minimalizuje funkcję kilku zmiennych z dowolną kombinacją ograniczeń granicznych i nierówności. Metoda obejmuje podprogram optymalizacji SLSQP pierwotnie zaimplementowany przez Dieter Kraft.

Jaka jest kluczowa zaleta w sekwencyjnej metodzie programowania kwadratowego?

Zaletą tych metod jest to, że aktywny zestaw z poprzedniej iteracji algorytmu SQP jest często dobrym oszacowaniem aktywnego zestawu na bieżącej iteracji.

Co to jest statystyki IRLS?

IRLS służy do znalezienia szacunków maksymalnych prawdopodobieństwa uogólnionego modelu liniowego i w solidnej regresji, aby znaleźć estymator m, jako sposób na łagodzenie wpływu wartości odstających w normalnie rozdzielonym zestawie danych, wcale rozdzielonym danych. Na przykład poprzez minimalizowanie najmniejszych błędów bezwzględnych, a nie błędów najmniejszych kwadratowych.