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Logistic regression and SVM with IPOPT (or other solvers)

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
julia
Área
machine-learning

Línea de trabajo

No se nombran archivos, pruebas ni puntos de entrada. Comienza localizando el uso de NLPModel e IPOPT en el repositorio y, a continuación, determina cómo se representan y resuelven los modelos de Logistic Regression y SVM. Se considerará terminado cuando ambos modelos tengan implementaciones de NLPModel y puedan resolverse con IPOPT u otro solver compatible.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

tutorial topic
  • Create an NLPModel for Logistic Regression
  • Solve with IPOPT
  • Create an NLPModel for SVM
  • Solve with IPOPT
Lenguaje dominante
Julia
Estrellas
7
Forks
10
Sin PR fusionados en 30 d

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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