用python实现对数似然函数最大化

Question

我正在尝试使用python最大化log likelion函数，使用scipy.optimize中的函数“minimize”

以这种方式声明对数似然函数：

def like(mu,sigma,x):
l = -(len(x)/2)*np.log(2*np.pi) - (len(x)/2)*np.log(sigma)-(1/2*sigma)*np.dot((x-mu).T,(x-mu))
return -l

然后尝试在method=“BFGS”中使用“minimize”：

param = minimize(like,start_params,method="BFGS")

我得到这个错误：

TypeError: like() missing 2 required positional arguments: 'sigma' and 'x'

显然，我需要优化w.r.tμ和sigma，给定一个x输入向量

有人能帮忙吗