Logistic regression and SVM with IPOPT (or other solvers)
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- julia
調査の方向性
ファイル、テスト、エントリーポイントは指定されていません。まずリポジトリ内での NLPModel と IPOPT の使用箇所を特定し、次に Logistic Regression モデルと SVM モデルがどのように表現され、解かれているかを確認してください。両方のモデルに NLPModel の実装があり、IPOPT または別のサポート対象ソルバーで解けるようになれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
- Create an NLPModel for Logistic Regression
- Solve with IPOPT
- Create an NLPModel for SVM
- Solve with IPOPT
- 主要言語
- Julia
- スター
- 7
- フォーク
- 10
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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