Scipy的fmin有时只在无穷大处停留
我正在使用Scipy的fmin搜索来计算某个分布与一些数据的拟合的对数似然值。我用fmin来寻找能让对数似然值最大的参数，像这样：
j = fmin(lambda p:-sum(log(likelihood_calculator(data, p))), array([1.5]), full_output=True)
(likelihood_calculator这个函数接收数据和一个参数，然后输出每个数据点的似然值数组。)
如果我们从一个能让似然值为0的参数开始搜索，那么对数似然值就是负无穷大（-inf），所以它的负和就是无穷大（inf）。理论上，fmin应该会远离这个初始参数，但实际上它却在这个值上停留了最大调用次数，然后返回这个值：
In [268]: print j
(array([ 1.5]), inf, 67, 200, 1)
我原以为这可能是fmin处理无穷大的问题，但如果我们去掉似然计算器，直接给一个0，结果就好多了：
In [269]: i = fmin(lambda p: -sum(log(p)), array([0]), full_output=1)
Warning: Maximum number of function evaluations has been exceeded.
In [270]: i
Out[270]: (array([ 3.16912650e+26]), -61.020668415892501, 100, 200, 1)
如果我们使用一个全是0的数组，或者这些0是浮点数，或者使用fmin_bfgs，都会得到同样的正确结果。如果使用fmin_bfgs，函数调用时仍然会出现不正确的行为，但如果我们从一个不会让似然值为0的参数开始，fmin就能正常工作（也就不会出现无穷大）。
有什么想法吗？谢谢！
更新：
如果有一大块参数会导致似然值为零，我们可以把参数值推到边缘。如果参数足够接近边缘，fmin就能跳出零的范围，开始搜索。例如，当p<1时会得到无穷大，那么在p=0.99时fmin会正常工作，但在p=0.95时就不行了。
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也许你的更新回答了这个问题。因为 fmin 使用的是一种向下的梯度算法，它会在你最开始猜测的附近寻找最陡峭的下降方向。如果你进入了一个参数区域，在这个区域里函数总是返回 inf（无穷大），那么这个算法就无法判断该往哪个方向走了。