标签： python scipy
我已经开始在scipy.optimize中使用最小化器，并且对于我尝试过的大多数参数，BFGS的默认方法工作得很好。该方法有助于报告Hessian矩阵的逆矩阵，从中我可以从矩阵的对角线中提取拟合参数的误差。但是，对于我试图拟合的一些新参数，这些值非常小，我使用BFGS会遇到精度错误。
切换到Nelder-Mead完成这项工作，但我不知道如何使用此方法从拟合参数中提取不确定性。
如何使用scipy.optimize()中的Nelder-Mead提取拟合参数的不确定性？
scipy.optimize()