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使用fmin_bfgs（在 SciPy 中）优化非正则化后勤成本函数时出现以下错误：

遇到被零除：rhok 假设大

C:\Python27\lib\site-packages\scipy\optimize\optimize.py:828：RuntimeWarning：在 double_scalars 中遇到除以零 rhok = 1.0 / (numpy.dot(yk, sk))

警告：由于精度损失，不一定能达到预期的误差。当前函数值：0.693147 迭代次数：1 函数评估：27

算法 (fmin_bfgs) 在一次迭代后停止。我可能做错了什么？这是python代码：https ://gist.github.com/4223554

这是数据集：https ://gist.github.com/4223566

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您的目标和梯度函数有错误：

  • initial_theta而不是theta，因此它们返回常量值。这样的函数没有明确定义的最小值，因此优化失败。
  • 梯度函数假设theta是二维数组

修复它们，它可以工作。

于 2012-12-06T14:48:44.263 回答
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伙计们，

与“pv”提到的不同，该问题与 initial_theta 无关。它与训练数据集有关。我已经解决了这个问题，这是工作代码：https ://github.com/dormantroot/machine-learning-experiment/blob/master/LogisticRegressionExamples/LogisticRegression.py

于 2012-12-28T19:29:59.807 回答