所以我有一个alpha矢量,一个beta矢量,我试图找到一个theta,当所有估计的总和(对于alpha的1 to N
和beta的1 to N
)等于60 :
def CalcTheta(grensscore, alpha, beta):
theta = 0.0001
estimate = [grensscore-1]
while(sum(estimate) < grensscore):
theta += 0.00001
for x in range(len(beta)):
if x == 0:
estimate = []
estimate.append(math.exp(alpha[x] * (theta - beta[x])) /
(1 + math.exp(alpha[x] * (theta - beta[x]))))
return(theta)
基本上我所做的是从theta = 0.0001
开始,并迭代计算所有这些总和,当它低于60时,继续每次加0.0001,而高于60意味着我们找到了theta。< / p>
我通过这种方式找到了值theta
。问题是,使用Python花了大约60秒来找到0.456的θ。
找到这个theta的更快方法是什么(因为我想将其应用于其他数据)?