Question

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子

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

此处X是1000 X 2矩阵，Y具有相同数量的标签。解算器抛出以下错误： $ 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，它是从矢量重塑后的(1,1000)矩阵。究竟是什么导致了这个错误？

Answer 1

您的矩阵元素也必须是double类型。所以只需使用A = A.astype（double）来投射它。

Answer 2

我已经尝试A=A.astype(double)来解决它，但它无效，因为python不知道什么是double或A没有方法astype。

因此

通过使用 A = matrix(A, (1, m), 'd') 实际上可以解决这个问题！

Answer 3

错误 - "TypeError: 'A' must be a 'd' matrix with 1000 columns:"有两个条件：

如果类型代码不等于＆＃39; d＆＃39;
如果A.size[1] != c.size[0]。

检查这些条件。

CVXOPT QP求解器：TypeError：'A'必须是具有1000列的'd'矩阵

3 个答案:

因此