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当未指定method时，scipy最小化使用的标准方法是什么？

当未指定method时，scipy最小化使用的标准方法是BFGS（Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）算法。BFGS算法是一种拟牛顿法，用于无约束优化问题。它通过逐步逼近目标函数的海森矩阵的逆来寻找最优解。BFGS算法的优势在于它不需要计算目标函数的二阶导数，而是通过近似计算来更新海森矩阵的逆。

BFGS算法适用于大多数优化问题，特别是连续可微的凸函数。它在机器学习、数据拟合、参数估计等领域有广泛的应用。

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Python环境下的8种简单线性回归算法

因此，很多自然现象可以通过这些变换和线性模型来近似模拟，即使当输出与特征的函数关系是高度非线性的也没问题。...因此，你不能用它拟合一般的线性模型，或者是用它来进行多变量回归分析。但是，由于该函数的目的是为了执行专门的任务，所以当我们遇到简单的线性回归分析时，这是最快速的方法之一。...除了已拟合的系数和截距项（intercept term）外，它还会返回基本的统计学值如 R² 系数与标准差。...（至少是对于数据点、特征），回归系数的计算存在一个封闭型的矩阵解（它保证了最小二乘的最小化）。...在这里，我们有两个选择：方法 6：使用简单矩阵求逆乘法。方法 7：首先计算数据 x 的广义 Moore-Penrose 伪逆矩阵，然后将结果与 y 进行点积。

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数学建模--拟合算法

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因此，很多自然现象可以通过这些变换和线性模型来近似模拟，即使当输出与特征的函数关系是高度非线性的也没问题。...因此，你不能用它拟合一般的线性模型，或者是用它来进行多变量回归分析。但是，由于该函数的目的是为了执行专门的任务，所以当我们遇到简单的线性回归分析时，这是最快速的方法之一。...除了已拟合的系数和截距项（intercept term）外，它还会返回基本的统计学值如 R² 系数与标准差。...（至少是对于数据点、特征），回归系数的计算存在一个封闭型的矩阵解（它保证了最小二乘的最小化）。...在这里，我们有两个选择：方法 6：使用简单矩阵求逆乘法。方法 7：首先计算数据 x 的广义 Moore-Penrose 伪逆矩阵，然后将结果与 y 进行点积。

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Python数据处理从零开始----第三章（pandas）⑥相关性分析目录

当两个变量都有正太分布时，很容易计算和解释。而当我们不知道变量的分布时，我们必须使用非参数的秩相关（Rank Correlation，或称为等级相关）方法。...秩相关相关性是指两个变量的观测值之间的关联。变量可能有正相关，即当一个变量的值增加时，另一个变量的值也会增加。也可能有负相关，意味着随着一个变量的值增加，其他变量的值减小。...可以使用诸如Pearson相关这样的标准方法来计算每个具有正太分布的两个变量之间的相关性。而秩相关是指使用变量之间序数的关联（而不是特定值）来量化变量之间的关联的方法。...Pearson相关性由两个变量中每个变量的方差或分布的标准化的协方差计算。Spearman的秩相关可以在Python中使用SciPy函数spearmanr（）计算。...在Python中，Kendall秩相关系数可以使用SciPy函数kendalltau（）计算。它将两个数据样本作为参数，并返回相关系数和p值。作为统计假设检验，该方法假设（H0）两个样本之间没有关联。

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