python 二次規劃（argmax）問題

求解argmax時用到二次規劃，matlab中 quadprog使用很簡單，但是在python中這一類資料卻很少，網上給出的大部分答案都是，但是對各個變數的說明幾乎沒有，我帶入自己的變數時總是報錯

def quadprog_solve_qp(p, q, g=none, h=none, a=none, b=none):

qp_g = .5 * (p + p.t) # make sure p is symmetric
qp_a = -q
if a is not none:
qp_c = -numpy.vstack([a, g]).t
qp_b = -numpy.hstack([b, h])
meq = a.shape[0]
else: # no equality constraint
qp_c = -g.t
qp_b = -h
meq = 0
return quadprog.solve_qp(qp_g, qp_a, qp_c, qp_b, meq)[0]

1. 待解決的二次規劃如下：

numpy 點乘連乘的簡單寫法

a.dot(b).dot(c) # a,b and c are numpy array

import scipy

def reg_rr(phi, output, lam=1, dim_the=6):
[d,n] = phi.shape
f = matrix(np.vstack((np.zeros((d,1)),np.zeros((n,1)))))
a = matrix(np.vstack((np.hstack((-phi.t, -np.eye(n))),np.hstack((phi.t,-np.eye(n))))))
b = np.vstack((-output,output))
the = scipy.optimize.linprog(f,a,b)['x']
the = the[0:d,np.newaxis]
return the

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