matlab - 了解 fminunc 参数和匿名函数、函数处理程序

Question

请耐心等待。问题在最后。我试图找出 fminunc 调用方式的差异。

此问题源自 Andrew Ng 在他的 Coursera 机器学习类(class)中的第 3 周 Material 。 我正在回答这个问题。 Matlab: Meaning of @(t)(costFunction(t, X, y)) from Andrew Ng's Machine Learning class

我试图理解论证的含义

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

用户wolfie，将其显示为缩短版本。谁能解释为什么表达本身必须是这样的？在视频讲座中，他运行了这样的函数

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

其中程序文件的 costFunction 输入和输出给出如下:

function [jVal, gradient] = costFunction(theta)

练习提供的代码具有以下版本的函数: costFunction(theta, X, y).

为什么没有像第二种情况那样调用 fminunc 而没有匿名函数，这就是为什么它被称为:

[theta，成本] = fminunc(@(t)(costFunction(t，X，y))，initial_theta，选项);

而不是:

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

Answer 1

成本函数应将要优化的参数作为输入，并返回要最小化的函数值。如果成本函数需要输入除待优化参数之外的输入，则可以使用匿名函数形式:

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 this link从 Mathworks 获取更多信息。