遇到零除：使用scipy.optimizor

Question

我使用scipy.optimize.fmin_bfgs来最小化铰链损失（SVM）。但是，有错误：

  

遇到零除法：rhok假设很大。

有人说“它与训练数据集有关”，有谁知道如何处理这个问题？

Answer 1

来自scipy的source code，rhok是，

gem 'rails', '4.2.1'
gem 'mongoid','~>4.0.2'
gem "paperclip", "~> 4.2"
gem 'mongoid-paperclip'

其中class MyModel #... mongoid and paperclip configuration after_save :parse_csv def parse_csv puts self.spreadsheet.path #works - path is correct puts self.spreadsheet.url #works - url is correct File.open self.spreadsheet.path #No such file or directory end 和rhok = 1.0 / (numpy.dot(yk, sk)) 都依赖于输入数组yk。

此错误的可能原因可能是初始条件sk的错误选择，这会导致函数x0出现奇点。我建议绘制你的函数，并确保初始条件总是远离可能的不同值。如果这是更大的训练例程的一部分，您可以使用x0并且在捕获f尝试时将初始条件移位一些量。您可能还会发现另一种最小化方法比scipy minimize更强大。

如果您将try选项添加到ZeroDivisionError，它应该会为您提供有关特定情况的更多信息。