非線形最適化関数 — 機械学習の Python との出会い

非線形最適化関数¶ ロジスティック回帰を解くには， ロジスティック回帰の形式的定義 の式(3)の非線形最適化問題を解く必要があります． ここでは，この最適化問題を scipy.optimize モジュールに含まれる関数 minimize() を用いて実装します． そこで，この節では minimize() などの最適化関数について俯瞰します． ロジスティック回帰モデルをあてはめるメソッドの実装については，次の 学習メソッドの実装 で述べます． SciPy の非線形最適化関数¶ SciPy の非線形最適化関数には， minimize_scalar() と minimize() があります． これらを順に紹介します． sp.optimize.minimize_scalar(fun, args=(), method='brent')¶ Minimization of scalar function