用NEWTON-CG算9的四次方根，给我代码

Newton-CG（牛顿共轭梯度法）是一种用于求解无约束优化问题的迭代算法，它通常用于求解方程的根或者优化问题。在求解9的四次方根时，我们可以将问题转化为求解方程 `f(x) = x^4 - 9 = 0` 的根的问题。

在Python中，我们可以使用SciPy库中的`optimize`模块来实现Newton-CG方法。以下是使用Python和SciPy来求解9的四次方根的示例代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import newton

# 定义方程 f(x) = x^4 - 9
def f(x):
    return x**4 - 9

# 定义方程的导数 f'(x) = 4*x^3
def f_prime(x):
    return 4*x**3

# 使用Newton-CG方法求解方程 f(x) = 0 的根
# x0 是初始猜测值
root = newton(f, x0=1.5, fprime=f_prime, full_output=False)

print("9的四次方根是:", root)

在这段代码中，`newton`函数的`f`参数是目标函数，`x0`是求解的初始猜测值，`f_prime`是目标函数的导数，`full_output=False`表示不返回额外的输出信息。在求9的四次方根时，1.5是一个合理的起始点，因为3的平方根在1.5附近。

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是的，sklearn为LogisticRegression提供了六种不同的优化方法，下面是它们的特点和适用场景：

1. lbfgs：这是默认的优化方法，它基于拟牛顿方法的一种变体。它适用于小型数据集，是较快的优化器之一。

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3. newton-cg：这个优化器基于牛顿法的一种变体，可以处理大型数据集。它适用于二分类和多分类问题，但可能会受到数据中异常值的影响。

4. newton-cholesky：这个优化器也是基于牛顿法的一种变体，可以处理大型数据集。它适用于二分类和多分类问题，但不支持L1正则化。

5. sag：这个优化器基于随机平均梯度下降法，适用于大型数据集。它适用于二分类和多分类问题，但不支持L1正则化。

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因此，在选择适合LogisticRegression模型的优化器时，需要考虑数据集的大小、特征数量、分类问题的类型以及是否需要使用正则化。

The 'solver' parameter of LogisticRegression must be a str among {'sag', 'newton-cholesky', 'liblinear', 'lbfgs', 'saga', 'newton-cg'}. Got 'liblineaar' instead.

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