matlab可以用
-Conjugate gradient
-BFGS
-L-BFGS
等优化后的梯度方法来求解优化问题。当feature过多时，最小二乘计算复杂度过高（O(n**3)），此时
这一些列优化版梯度下降算法就成为了解优化问题的更优选择。
它们的优点为：
不需要像对原始梯度下降那样手动选择学习速率α
一般比梯度下降收敛速度要快
相应的缺点为：比梯度下降要复杂得多
好在，我们可以直接用matlab内置函数进行计算。
例子如下：
我们需要输入cost function J 及其偏导数：
function [jVal, gradient]
= costFunction(theta)
jVal = (theta(1)-5)^2 + ... (theta(2)-5)^2;
gradient = zeros(2,1);
gradient(1)
= 2*(theta(1)-5);
gradient(2) = 2*(theta(2)-5);
之后设置θ初始值及收敛条件
options = optimset(‘GradObj’, ‘on’, ‘MaxIter’, ‘100’);
initialTheta = zeros(2,1);之后就可以通过调用
[optTheta, functionVal, exitFlag] ...
= fminunc(@costFunction, initialTheta, options);
来求解最优问题了。
注：返回值中的exitFlag表示是否收敛
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