先進的優化
“共軛梯度”、“BFGS”、和“L-BFGS”更成熟，更快的方法來優化θ可以用來代替梯度下降。我們建議您不要自己編寫這些更復雜的算法（除非您是數字計算方面的專家），而是使用庫，因為它們已經經過測試並高度優化。octave提供它們。
我們首先需要一個函數來評價下面的兩個函數為了輸入θ：
我們可以編寫一個返回這兩個函數的函數：
然後我們可以用octave的“fminunc()”算法和“optimset()”功能，創建一個對象包含的選項，我們想把“fminunc()”。
我們給函數”fminunc()”我們的成本函數，我們的θ值的初始向量，和“選擇”的對象，我們事先創建
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