目的

高级优化算法，与梯度下降相比大大提高logistics回归速度，更适合庞大数据特征

实际上计算代价函数过程中只需要计算其导数项即可
只有想要监测收敛过程时，需要计算代价函数自身的大小

实际上不止梯度下降算法可用
只要有代价函数自身和其偏导数，就可以使用其它更高级算法实现

这些算法有一个智能内循环，称为线搜索算法，可以自动尝试不同的学习率，并选择最合适的，大大提高收敛速度
设计领域：高等数值计算
支持调用库来实现这些高等算法

使用

Octave：

• 调用了函数 fminunc (无约束最小化函数)
• 多特征时