Om de optimale theta te berekenen, b.v. in logistische regressie moet ik een costFunction maken (de functie die moet worden geminimaliseerd) die vervolgens wordt doorgegeven aan fminunc om de optimale theta te verkrijgen.
Ook, als de gradiënt van costFunction kan worden berekend, zet ik de 'GradObj' optie op 'aan' met
options = optimset('GradObj','on');
en codeer de costFunction zodanig dat deze als een tweede uitgangsargument de gradiëntwaarde g van X retourneert.
Dan geef ik
[theta, cost] = fminunc(@(t)(costFunction(t, X, y)), initial_theta, options);
waarbij X de gegevensmatrix en y het antwoord is. Hoe kan ik het bovenstaande in R implementeren?