我正在玩弄 Python 中的逻辑回归。我已经实现了一个版本，其中成本函数的最小化是通过梯度下降完成的，现在我想使用 scipy (scipy.optimize.fmin_bfgs) 的 BFGS 算法。
我有一组数据(矩阵 X 中的特征，X 的每一行中有一个样本，垂直向量 y 中有相应的标签)。我试图找到要最小化的参数 Theta:
我无法理解 fmin_bfgs 的确切工作原理。据我所知，我必须传递一个要最小化的函数和一组 Thetas 的初始值。
我做了以下事情:
initial_values = numpy.zeros((len(X[0]), 1))
myargs = (X, y)
theta = scipy.optimize.fmin_bfgs(computeCost, x0=initial_values, args=myargs)
其中 computeCost 计算 J(Thetas)，如上图所示。但是我遇到了一些与索引相关的错误，所以我认为我没有提供 fmin_bfgs 期望的内容。
任何人都可以阐明这一点吗？
最佳答案
在上面浪费了几个小时之后，通过发布的力量再次解决了......我正在定义 computeCost(X, y, Thetas)，但是由于 Thetas 是优化的目标参数，它应该是签名中的第一个参数.已修复且有效!
关于python - 正确使用 scipy.optimize.fmin_bfgs，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10258094/