在用python实现逻辑回归和线性回归时,使用梯度下降法最小化cost function,用到了fmin_tnc()和minimize()。 一、fmin_tnc() 有约束的多元函数问题,提供梯度信息,使用截断牛顿法。 调用: scipy.optimize.fmin_tnc(func, x0, fprime=None, args=(), approx_grad=0,bounds=None, epsilon=1e-08, scale=None,...
用法: scipy.optimize.fmin_tnc(func, x0, fprime=None, args=(), approx_grad=0, bounds=None, epsilon=1e-08, scale=None, offset=None, messages=15, maxCGit=-1, maxfun=None, eta=-1, stepmx=0, accuracy=0, fmin=0, ftol=-1, xtol=-1, pgtol=-1, rescale=-1, disp=None, callba...
2. optimize.fmin_tnc在进行转置后也给出形状误差。EN关于python 3逻辑回归的实现，我有两个问题(Andre...
原博文 Scipy优化算法--scipy.optimize.fmin_tnc()/minimize() 2019-04-03 11:37 −... 西瓜草莓甘蔗 0 16733 假设检验总结以及如何用python进行假设检验(scipy) 2019-12-07 18:35 −几种常见的假设检验总结如下: 假设检验名称 Z检验 t检验 χ2检验 F检验 原假设 H0: μ≥μ0 &... ...