最小化（方法='BFGS'）和 scipy.optimize.fmin_bfgs 之间的区别
[英]Difference between minimize(method=’BFGS’) and scipy.optimize.fmin_bfgs
问题描述
minimum minimize(method='BFGS')和scipy.optimize.fmin_bfgs之间的主要区别是什么？ 在哪些情况下应该优先选择一种？
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解决方案1
1 已采纳 2020-12-17 17:57:50
它与 function 相同。
选择您喜欢的界面， minimize通常更易于使用，也允许在需要时更换算法。
在n次函数调用之后自动停止scipy.optimize.fmin_bfgs（不是BFGS迭代！）
[英]automatically stop scipy.optimize.fmin_bfgs after n function calls (not BFGS iterations!)
正确使用scipy.optimize.fmin_bfgs和R代码
[英]correct usage of scipy.optimize.fmin_bfgs required versus R code
scipy.optimize.fmin_bfgs单个函数同时计算f和fprime
[英]scipy.optimize.fmin_bfgs single function computes both f and fprime
当使用scipy.optimize.fmin_bfgs时，我得到了TypeError：f（）缺少1个必需的位置参数：
[英]When using scipy.optimize.fmin_bfgs I got TypeError: f() missing 1 required positional argument:
scipy.optimize.fmin_bfgs优化提供了与简单函数调用不同的结果
[英]scipy.optimize.fmin_bfgs optimization gives different result from simple function call
scipy.optimize.fmin 和 scipy.optimize.minimize 的区别
[英]Difference between scipy.optimize.fmin and scipy.optimize.minimize
设置scipy.optimize.minimize的收敛容差（method ='L-BFGS-B'）
[英]Set convergence tolerance for scipy.optimize.minimize(method='L-BFGS-B')
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