scipy未优化，并返回“由于精度损失而不一定实现所需的误差”

scipy未优化，并返回“由于精度损失而不一定实现所需的误差”

我复制了您的示例并尝试了一下。看起来，如果您坚持使用BFGS求解器，则经过几次迭代后，

mu+ alpha *r

它将具有一些负数，这就是获取RuntimeWarning的方式。

我能想到的最简单的解决方法是切换到Nelder Mead解算器。

res = minimize(loglikelihood, (0.01, 0.1,0.1), method = 'Nelder-Mead',args = (atimes,))

它将给您以下结果：

28.3136498357  status: 0    nfev: 159 success: True     fun: 27.982451280648817       x: array([ 0.01410906,  0.68346023,  0.90837568]) message: 'Optimization terminated successfully.'     nit: 92