% Set options for fminunc

options = optimset(‘GradObj’, ‘on’, ‘MaxIter’, 400);

% Run fminunc to obtain the optimal theta

% This function will return theta and the cost

[theta, cost] = …

fminunc(@(t)(costFunction(t, X, y)), initial_theta, options);

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optimset相关参数作用

GradObj 选择 on表示 同时返回 cost和gradient值，省去了自己写相关函数

MaxIter 属性值为400，表示迭代400次

 

fminunc作用

去寻找一个最佳的参数 theta 来找到逻辑斯蒂回归最合适的代价值

@t 用于指示函数 costFunction(t,X,y)，调用代价函数，从而允许costFunction去使用fminunc

options 为之前设定的

initial_theta表示初始参数的向量

 

额外

fmincg (@(t)(lrCostFunction(t, X,  y , lambda)), initial_theta, options);

IrCostFunction表示正则化后的代价函数