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可变描述Bayesopt.或其他优化器
Bayesopt.
为优化器创建变量。
变量=可优化的Variable(名称,范围)
变量=优化Variable(名称,范围,名称,值)
例
变量=优化不变(名称那范围)创建一个具有指定名称和值范围的变量。
变量=优化不变(名称那范围)
名称
范围
变量=优化不变(名称那范围,名称,价值)套属性使用名称值对参数。例如,优化的Variable('xvar',[1 1000],'类型','整数')从1到1000创建整数变量。您可以指定多个名称值对参数。将每个属性名称括在引号中。
变量=优化不变(名称那范围,名称,价值)
优化的Variable('xvar',[1 1000],'类型','整数')
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变量名称,指定为字符向量或字符串标量。名称必须是唯一的,含义与优化中的其他变量不同。
注意
与一个有两个名字优化的不变性:
优化的不变性
matlab.®工作区变量名称
优化中变量的名称
例如,
XVAR =优化不变('spacevar',[1,100]);
XVAR.是matlab工作区变量,而且'spacevar'是优化中的变量。
XVAR.
'spacevar'
使用这些名称如下:
使用XVAR.作为您传递的变量矢量中的元素Bayesopt.。例如,
结果= Bayesopt(乐趣,[XVAR.,tvar])
使用'spacevar'作为优化中变量的名称。例如,在目标函数中,
功能目标= MySvmfun(x,cdata,grp)svmmodel = fitcsvm(cdata,grp,'kernelfunction','rbf',...'boxconstraint',X.Spacevar.,...'kernelscale',x.tvar);目标= kfoldloss(Crossval(SVMModel));
例:'x1'
'x1'
数据类型:char|串
char
串
可变范围,指定为2元素有限增加的真实矢量,或作为分类变量名称的字符串阵列或单元格数组:
对于真实或整数变量,范围给出该变量的下限和上限。
对于分类变量,范围提供可能的值。
例:[-10,1]
[-10,1]
例:{'红色','blue','black'}
{'红色','blue','black'}
数据类型:双|串|细胞
双
细胞
类型
'真实'
'整数'
'分类'
变量类型,指定为'真实'(真实变量),'整数'(整数变量),或'分类'(分类变量)。
两者的matlab数据类型'真实'和'整数'变量是标准的双精度浮点数。数据类型'分类'变量是分类的。因此,例如,要读取命名的分类变量的值'colorv'在名为的变量表中X,使用命令char(x.colorv)。例如,请参阅目标函数自定义输出功能。
'colorv'
X
char(x.colorv)
例:'类型','分类'
'类型','分类'
转变
'没有'
'log'
变换适用于变量,指定为'没有'(没有变换)或'log'(对数变换)。
对于'log',变量必须是'真实'要么'整数'和积极的。在日志刻度上搜索和建模变量。
例:'转换','log'
'转换','log'
优化
真正
假
在优化中使用变量的指示,指定为真正(使用变量)或假(不要使用变量)。
例:'优化',假
'优化',假
数据类型:逻辑
逻辑
您可以使用DOT表示法创建后更改以下属性。
范围真实或整数变量。例如,
XVAR =优化不变('X',[ - 10,10]);%修改范围:xvar.range = [1,5];
类型之间'整数'和'真实'。例如,
xvar.type =.'整数';
转变之间的真实或整数变量'log'和'没有'。例如,
xvar.transform =.'log';
例如,您可以使用这种灵活性来调整您要继续的优化。使用点表示法更新范围或转换,然后致电恢复。
恢复
全部收缩
从0到1的真实变量:
var1 =优化不变('xvar',[0 1])
VAR1 =具有属性的优化变性:名称:'XVAR'范围:[0 1]类型:“真实”变换:'无'优化:1
在日志比例上的1到1000的整数变量:
var2 =优化不变('ivar',[1 1000],'类型'那'整数'那'转变'那'log')
VAR2 =具有属性的优化Variable:名称:'IVAR'范围:[1 1000]类型:'整数'变换:'log'优化:1
彩虹颜色的分类变量:
var3 =优化不变('rvar',{'r''o''是''G''B''一世''v'},'类型'那'分类')
var3 =与属性的优化不变:名称:'rvar'范围:{'r''''''g''b''''v''类型:'datorical'变换:'无'优化:1
贝叶斯偏见|Bayesopt.
贝叶斯偏见
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