costfunction函式是自定義函式；輸入是theta，輸出是jval和gradient，其中jval是對照左邊求損失函式的，gradient是對照左邊求損失函式的偏導。
optimset函式：『gradobj』指使用者自定義的目標函式梯度；『maxiter』指最大迭代次數，『100』也就是最大迭代次數，這一項只能為整數。
fminunc函式：有三個輸入，第乙個輸入為costfunction函式的控制代碼，第二個輸入為設定的初始theta值，第三個輸入為optimset函式的返回值。
有三個輸出，opttheta為經函式計算得出的theta值，也就是損失函式最小時theta的取值，以上圖為例，令損失函式取最小值的theta值都是5，下面會驗證。exitflagexitflag返回值為0或1，表示在theta點定義的損失函式是否收斂，值為1表示收斂。functionval為costfunction函式中jval的值。
logistic回歸 logistic回歸
logistic回歸 logistic回歸分析可用於估計某個事件發生的可能性，這是乙個分類模型而不是乙個回歸模型！它的基本思想是利用一條直線將平面上的點分為兩個部分，即兩個類別，要解決的問題就是如何擬合出這條直線，這個擬合的過程就稱之為 回歸 logistic模型 假設你有乙個需要 的內容，要通過三...
logistic分類（logistic回歸 LR）
幾乎所有的教材都是從logistic分類開始的，因為logistic分類實在太經典，而且是神經網路的基本組成部分，每個神經元 cell 都可以看做是進行了一次logistic分類。所謂logistic分類，顧名思義，邏輯分類，是一種二分類法，能將資料分成0和1兩類。logistic分類的流程比較簡單...
Logistic回歸模型
一 logistic回歸模型 線性回歸模型要求因變數是連續型正態變數。當因變數是分類變數時，logistic回歸模型是最好的回歸模型。由於y只能取兩個值1或0，y的條件數學期望 e y xi 1 p y 1 xi 0 p y 0 xi p y 1 xi 選擇乙個函式，p y 1 x f x logi...