【问题标题】:Maximum Likelihood Estimation of a log function with sevaral parameters具有多个参数的对数函数的最大似然估计
【发布时间】:2016-08-24 03:30:12
【问题描述】:

我正在尝试找出以下函数的参数: $$ \log L(\alpha,\beta,v) = v/\beta(e^{-\beta T} -1) + \alpha/\beta \sum_{i=1}^{n}(e^{ -\beta(T-t_i)} -1) + \sum_{i=1}^{N}log(ve^{-\beta t_i} + \alpha \sum_{j=1}^{jmax(t_i) } e^{-\beta(t_i - t_j)})。 $$

但是,fmin、fminsearch 等传统方法无法正确收敛。对我可以使用的任何其他方法或开放库有什么建议吗?

我正在尝试 CVXPY,但它们不支持表达式中的变量除法。

【问题讨论】:

    标签: optimization mathematical-optimization gradient-descent fminsearch


    【解决方案1】:

    问题可能不是凸的(我还没有验证这一点,但这可能是 CVXPY 拒绝它的原因)。我们没有数据,因此无法尝试,但我可以提供一些一般性建议:

    1. 提供精确的梯度(如果需要,还提供二阶导数)或使用具有自动微分功能的建模系统。尤其是一阶导数最好是相当精确的。使用有限差分,您可能会损失一半的精度。
    2. 提供一个良好的起点。可能正在使用另一种估算方法。
    3. 一些求解器可以使用变量的界限来限制计算函数的可行区域。这可用于将搜索限制在感兴趣的区域,也可用于保护除法和日志功能等操作。

    【讨论】:

      猜你喜欢
      • 1970-01-01
      • 2022-11-26
      • 2021-03-01
      • 1970-01-01
      • 1970-01-01
      • 1970-01-01
      • 2018-09-19
      • 1970-01-01
      • 1970-01-01
      相关资源
      最近更新 更多