为了计算最佳 theta，例如在逻辑回归中，我必须创建一个 costFunction （要最小化的函数），然后将其传递给 fminunc 以获得最佳 theta。
另外，如果可以计算 costFunction 的梯度，我使用以下命令将 'GradObj' 选项设置为 'on'
options = optimset('GradObj','on');
并对 costFunction 进行编码，使其返回 X 的梯度值 g 作为第二个输出参数。
然后我给
[theta, cost] = fminunc(@(t)(costFunction(t, X, y)), initial_theta, options);
其中 X 是数据矩阵，y 是响应。如何在 R 中实现上述内容？
看看optim功能。它可以使用以下方法进行无约束最小化method = 'L-BFGS-B'您也可以指定一个分析函数来计算梯度
编辑。正如本正确指出的那样，fminunc进行无约束优化，这也可以使用optim功能选择Nelder-Mead or BFGS。此外，我还从文档中注意到fminunc它使用进行大规模优化trust区域方法。有一个R包trust我相信它也能起到同样的作用。我建议看一下optimization 任务视图 http://cran.r-project.org/web/views/Optimization.html of R.
本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)
