matlab中fminunc函数使用方法,关于Matlab：了解fminunc参数和匿名函数，函数处理程序...

请多多包涵。问题在最后。我试图弄清楚如何调用fminunc的区别。

这个问题来自于Andrew Ng在Coursera机器学习课程中的第3周材料。

我正在摆脱这个问题。 Matlab：Andrew Ngs机器学习课程中@(t)(costFunction(t，X，y))的含义

我试图理解该论点的含义

@(t) ( costFunction(t, X, y) )

用户Wolfie表示它是简化版本。谁能解释为什么表达本身必须是这样？在视频讲座中，他运行了这样的功能

[optTheta, functionVal, exitFlag] = fminunc(@costFunction, initialTheta, options)

程序文件中的costFunction输入和输出为：

function [jVal, gradient] = costFunction(theta)

练习提供的代码具有以下功能版本：

costFunction(theta, X, y)。

为什么在没有匿名函数的第二种情况下fminunc不能像这样被调用，这就是为什么它被称为：

[theta, cost] = fminunc(@(t)(costFunction(t, X, y)), initial_theta, options);

而不是：

[theta, cost] = fminunc(@costFunction, initial_theta, options);？

cost函数应具有要优化的参数作为输入，并返回要最小化的函数值。如果cost函数需要输入要优化的参数以外的其他参数，则匿名函数表单可以解决问题：

funHandle = @(t) ( costFunction(t, X, y) );

除了要优化的t之外，这还允许您传递额外的输入X和y。你可以检查一下

此链接来自Mathworks，以获取更多信息。

我编辑了这个问题，显然在视频讲座中显示的是costFunction，其中以theta作为参数，而练习中提供的是costFunction(theta，X，y)。您的回答仍然为我指明了正确的方向，我认为它仍然是正确的。求解器函数仅接受一个参数，但是我们有一个函数接受多个参数，因此我们定义了一个仅接受一个参数t的匿名函数，该函数要使用求解器进行优化。

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