文件名称:
SequentialFit.jl-源码
开发工具:
文件大小: 143kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-03
详细说明：顺序拟合
动机
如果我们有一个只能采样的未知函数f(x) ，我们可以选择一个以参数向量p特征的已知函数g(x,p) 。
用最小二乘法，我们可以找到p最小化的总和-的平方误差\sum_{x\in X}(g(x,p) - f(x))^2以设定的采样点的X 。 如果评估f昂贵，那么仔细选择采样点符合我们的利益。 假设我们的模型已经很不错了，我们可以使用它来找出下一步要采样的地方。
猜测要采样的点是x^* ，其中g(x^*,p)的p梯度尽可能大（这是我们最有可能从采样中学到的东西）的地方。 我们还希望避免在同一位置多次采样。
该程序包实现了这种顺序采样方法。
使用范例
using SequentialFit, Plots
gaussian (x,mu,sigma) = exp ( - ((x - mu) / sigma) ^ 2 )
function expensiveFunction (x
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