R语言 tigre包 SCGoptim()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

SCGoptim(tigre)
SCGoptim()所属R语言包：tigre

                                        Optimise the given function using (scaled) conjugate gradients.
                                         优化给定的功能，使用共轭梯度（缩放）。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Optimise the given function using (scaled) conjugate gradients.
优化给定的功能，使用共轭梯度（缩放）。


用法----------Usage----------


  optimiDefaultOptions()
  SCGoptim(x, fn, grad, options, ...)
  CGoptim(x, fn, grad, options, ...)
  modelOptimise(model, options, ...)



参数----------Arguments----------

参数：model
the model to be optimised.
该模型进行优化。


参数：x
initial parameter values.
初始参数值。


参数：fn
objective function to minimise
目标函数，以尽量减少


参数：grad
gradient function of the objective
梯度功能的目标


参数：options
options structure like one returned by optimiDefaultOptions. The fields are interpreted as\ option[1] : number of iterations\ option[2] : interval for the line search\ option[3] : tolerence for x to terminate the loop\ option[4] : tolerence for fn to terminate the loop\ option$display : option of showing the details of optimisaton  
股权结构像一个返回optimiDefaultOptions。这些领域被解释为\“选项[1]：FN耐性的终止：\选项[2]：间隔线搜索的迭代次数\选项[3]：x的耐性的终止循环\选项[4]循环\“选项显示的选择显示optimisaton细节


参数：...
extra arguments to pass to fn and grad
额外的参数传递给FN和grad


值----------Value----------


参数：options
an options structure
选项结构


参数：newParams
optimised parameter values
优化的参数值


参数：model
the optimised model.
优化模型。


参见----------See Also----------

modelObjective, modelGradient
modelObjective, modelGradient


举例----------Examples----------


## Not run to speed up package checks[＃无法运行，加快包检查]
# model &lt;- GPLearn(..., dontOptimise=TRUE)[模型< -  GPLearn（... dontOptimise = TRUE）]
# options &lt;- optimiDefaultOptions()[选项< -  optimiDefaultOptions（）]
# model &lt;- modelOptimise(model, options)[模型< -  modelOptimise（模型，期权）]

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注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
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