objective_dense.py 文件源码

def convert_solution(z, Cs):
    if issparse(Cs):
        Cs = Cs.toarray()
    M = Cs.shape[0]
    x = z[0:M]
    y = z[M:]

    w=np.exp(y)
    pi=w/w.sum()

    X=pi[:,np.newaxis]*x[np.newaxis,:]
    Y=X+np.transpose(X)
    denom=Y
    enum=Cs*np.transpose(pi)
    P=enum/denom
    ind=np.diag_indices(Cs.shape[0])
    P[ind]=0.0
    rowsums=P.sum(axis=1)
    P[ind]=1.0-rowsums
    return pi, P

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# Objective, Gradient, and Hessian
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