先进的优化
Posted 郑哲
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了先进的优化相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
“共轭梯度”、“BFGS”、和“L-BFGS”更成熟，更快的方法来优化θ可以用来代替梯度下降。我们建议您不要自己编写这些更复杂的算法（除非您是数字计算方面的专家），而是使用库，因为它们已经经过测试并高度优化。octave提供它们。
我们首先需要一个函数来评价下面的两个函数为了输入θ：
我们可以编写一个返回这两个函数的函数：
然后我们可以用octave的“fminunc()”算法和“optimset()”功能，创建一个对象包含的选项，我们想把“fminunc()”。
我们给函数”fminunc()”我们的成本函数，我们的θ值的初始向量，和“选择”的对象，我们事先创建
以上是关于先进的优化的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章