关于Matlab中句柄@的用法
句柄的使用格式：
变量名=@(输入参数列表)运算表达式
例如计算一个数的平方可以写成如下格式：
mysqr=@(x)x.*x;
%第一个（x）为输入的参数，而后面x.*x则为数学意义上的x^2； 因为matlab默认的计算单位为矩阵，所以对于加减乘除计算，matlab分别对应 “ .* ”和“ * ”
其中第一个 “ .* ”表示单位数字计算。
执行mysqr(变量名) 即可完成平方计算。例如：
mysqr(2)
ans = 4
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
句柄@同样可以指向自定义函数 例如：
我们定义一个这样的m文件：
f.m
function y=f(x)
y=cos(x);
则可以定义mycos = @f 来调用已定义函数。
并通过 mycos(pi)来使用该函数。
返回 ans = -1
Matlab中fminunc函数的意义 以及options函数的初级用法
本文问题出自Stanford大学 Andrew Ng老师的机器学习week 3 Logistic Regression Model中出现如下高级函数：
该过程涉及matlab两个函数 fminunc 和options;
要清楚的了解这两个算法如何使用，我们需要知道自定义函数的使用方法，以图上的自定义函数function [jVal,gradient] = costFunction(theta) 为例。该自定义函数传入一个theta参数(2x1)。并计算代价值(cost) jVal =jVal = (theta(1)-5)^2 + (theta(2)-5)^2; 和每次迭代的梯度值(gradient) gradient(1) = 2*(theta(1)-5); gradient(2) = 2*(theta(2)-5);
计算结束后返回两个参数[jVal,gradient],注意这两个参数位置尤为重要，第一个返回值为jval计算值(类似于y = f(x)中的y)，第二个返回值为gradient（类似于y = a+bx中的a,b）在下面的fminunc函数格式定义中需要用到。
要使用fminun函数的如下形式：[x,fval,exitflag] = fminunc(fun,x0,options);
该方法需要定义3个输入参数fun,x0和options;我们以图片的为例子进行fminunc用法的说明。
图片中的第一个输入参数fun 定义为 @costFunction 该“@”符号涉及句柄知识，在另一篇（http://blog.csdn.net/gzp444280620/article/details/49252491）博文中有讲到。
第二个输入参数x0定义为 initialTheta 该参数为一个 2x1矩阵（2个元素的列向量）。该列向量为用户自定义梯度下降法的输出参数。使用前要预先初始化。
第三个输入参数为options 该参数的的作用包括是否使用用户自定义的梯度下降公式（GradObj）以及迭代次数（MaxIter）。
例子中使用了自定义的梯度下降公式（costFunction中的gradient返回值），并且把迭代次数设为迭代100次。 例： options = optimset('GradObj','on','MaxIter','100');
输入参数定义完成后我们来看一下fminunc的输出参数[x,fval,exitflag]，其中第一个返回值x为上面function [jVal,gradient] = costFunction(theta)中的第二个返回值gra, 第二个返回值fval返回的是costFunction函数的第一个返回值jVal 这个关系是理解fminunc的重点。 第三个返回值exitflag返回值为0或1，表示在theta点定义的Jval函数是否收敛。
总结一下fminunc默认定义规格与自定义函数之间的对应关系：
