Logistic regression and SVM with IPOPT (or other solvers)
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 35/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- julia
调研方向
未指定任何文件、测试或入口点。首先定位仓库中 NLPModel 和 IPOPT 的使用情况，然后确定 Logistic Regression 和 SVM 模型是如何表示和求解的。当两个模型都具有 NLPModel 实现，并且可以使用 IPOPT 或其他受支持的求解器求解时，即表示完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
- Create an NLPModel for Logistic Regression
- Solve with IPOPT
- Create an NLPModel for SVM
- Solve with IPOPT
- 主要语言
- Julia
- 星标
- 7
- 派生
- 10
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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good first issue
难度 1/5 1 小时以内 新手友好度 72/100
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Add tutorial about the linear API可能已有人在做 @arnavk23 于 149 天前认领。 未关闭good first issue tutorial topic
难度 4/5 3-5 天 新手友好度 25/100
JuliaSmoothOptimizers/JSOTutorials.jl#135 · 2 条评论 ·
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enhancement
难度 3/5 1-2 天 新手友好度 35/100
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