我正在尝试使用warning: "Desired error not necessarily achieved due to precision loss”
和逻辑回归算法优化MLE函数。使用旧版本（scipy 0.10）在收敛方面没有问题。但是，当使用较新的版本0.15时，优化器会与
optimize.py我比较了较早版本和较新版本的old_old_fval = old_fval + 5000
代码，并注意到this commit中的初始步长已从
old_old_fval = None
到
old_old_fval = old_fval + 5000
因此我尝试将步长更改回
fmin_bfgs这次old_old_fval = None完美无缺。我猜测fmin_bfgs的初始步长（{{1}}）可能存在问题，并且对于所有渐变大小，此步长可能不灵活。
我并没有真正得到正在发生的事情。有人请帮忙！