了解fminunc参数和匿名函数，函数处理函数

请耐心等待。问题在最后。我试图找出fminunc被调用的区别。了解fminunc参数和匿名函数，函数处理函数

这个问题源于Andrew Ng在Coursera机器学习课程中的第3周材料。我正在反弹这个问题。 Matlab: Meaning of @(t)(costFunction(t, X, y)) from Andrew Ng's Machine Learning class

我想明白的说法

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

用户莫扎特的意义，显示了它作为一个缩短版。任何人都可以解释为什么表达本身必须是这样吗？在视频演讲中，他跑出这样

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

其中costFunction输入和输出从程序文件中给出的函数：

function [jVal, gradient] = costFunction(theta)

的行使提供的代码有这个版本的功能： costFunction(theta, X, y)。

为什么没有fminunc在第二种情况下叫不一样的匿名函数，这就是为什么它被称为：

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

，而不是为：

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

来源

2017-07-02 heretoinfinity

成本函数应该将参数优化为输入，并返回要最小化的函数值。如果成本函数需要比待优化的参数（S），匿名函数的形式将这样的伎俩其他输入：

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

这允许你通过额外的输入X和ÿ，除了待优化t。您可以从Mathworks查询 this link了解更多信息。

来源

2017-07-02 23:23:32

我编辑了这个问题，显然视频讲座中显示的是以theta作为参数的cost函数，但练习中提供的是costFunction（theta，X，y）。你的回答仍然指向了正确的方向，我发现它仍然是正确的。求解器fminunc只需要一个参数，但我们有一个函数可以接受多个函数，所以我们定义一个匿名函数，它只需要一个参数t，我们希望用求解器进行优化。 – heretoinfinity

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