Python中，Tweedie分布给定三个参数，且给定特定条件的概率=0.9，用什么函数求最小值

在Python中，可以使用SciPy库中的`optimize.minimize()`函数来求解Tweedie分布的最小值。具体的步骤如下：

1. 导入必要的库：`import scipy.optimize as optimize`
2. 定义Tweedie分布的负对数似然函数（即目标函数）：`def neg_log_likelihood(params, y, X):`
3. 在`neg_log_likelihood`函数中，使用给定的三个参数来计算Tweedie分布的概率密度函数，并根据特定条件来计算对应的概率值。
4. 调用`optimize.minimize()`函数，将上一步中定义的`neg_log_likelihood`函数作为参数传入。在`minimize`函数中指定初始值和优化方法，例如：

result = optimize.minimize(neg_log_likelihood, x0, args=(y, X), method='BFGS')

其中，`x0`是Tweedie分布三个参数的初始值，`y`和`X`是数据集的响应变量和自变量。`method`参数指定优化方法，例如使用BFGS算法。

5. 最终得到的`result.x`就是Tweedie分布的最小值。