Machine learning 八度调频输出函数

我试图实现正则化逻辑回归算法，使用倍频程中的

fminunc（）

函数最小化代价函数。正如一般建议的那样，我想将成本函数绘制为

fminunc（）

函数迭代次数的函数。函数调用如下所示-

[theta, J, exit_flag] = ...
    fminunc(@(t)(costFunctionReg(t, X, y, lambda)), initial_theta, options);

与

[

showJ history

是预期的输出函数；我希望我已正确设置了

选项

参数]

但是，我在互联网上找不到好的资料来强调如何编写这个输出函数，特别是

fminunc（）

传递给它的参数，它返回的内容（如果

fminunc（）

特别需要）

有人可以提供一些有用的链接或帮助我编写输出函数。

我想你可以参考。也考虑这个例子：

1;
function f = __rosenb (x)
  # http://en.wikipedia.org/wiki/Rosenbrock_function
  n = length (x);
  f = sumsq (1 - x(1:n-1)) + 100 * sumsq (x(2:n) - x(1:n-1).^2);
endfunction

function bstop = showJ_history(x, optv, state)
    plot(optv.iter, optv.fval, 'x')
    # setting bstop to true stops optimization
    bstop = false;
endfunction

opt = optimset('OutputFcn', @showJ_history);
figure()
xlabel("iteration")
ylabel("cost function")
hold on
[x, fval, info, out] = fminunc (@__rosenb, [5, -5], opt);

---

你们也可以实现梯度下降或法向方程来得到你们的中间值，若你们达到LR，那个应该是小菜一碟。

1;
function f = __rosenb (x)
  # http://en.wikipedia.org/wiki/Rosenbrock_function
  n = length (x);
  f = sumsq (1 - x(1:n-1)) + 100 * sumsq (x(2:n) - x(1:n-1).^2);
endfunction

function bstop = showJ_history(x, optv, state)
    plot(optv.iter, optv.fval, 'x')
    # setting bstop to true stops optimization
    bstop = false;
endfunction

opt = optimset('OutputFcn', @showJ_history);
figure()
xlabel("iteration")
ylabel("cost function")
hold on
[x, fval, info, out] = fminunc (@__rosenb, [5, -5], opt);