我正在尝试使用 CVXOPT qp 求解器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
在这里X是 1000 X 2矩阵和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，它是一个 (1,1000)从向量 reshape 后的矩阵。究竟是什么导致了这个错误？
最佳答案
您的矩阵元素也必须是浮点类型。因此，通过使用 A = A.astype('float') 强制转换它来消除错误。
关于python - CVXOPT QP 求解器 : TypeError: 'A' must be a 'd' matrix with 1000 columns，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/36510859/
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