先复习一下梯度下降
这里介绍三种优化算法：
- Conjugate gradient（共轭梯度法）
- BFGS
- L-BFGS
选择了这些优化算法，会使得计算速度更快，并且不用再挑选学习率α
这里如果只是想应用的话，其实不用了解原理，这每一种算法都是非常复杂的=.=
而且，一般来说这些方法已经被编写好成模块，调用就行了
然后最终优化的方式，就是试试不同的库试试不同的方法，选最快的就行了（Doge）
接下来给出一个例子：
分别是算法和实现代码
以下是octave调用的一个优化算法
实际上是利用已经写好的模块调用了我们之前写的代码（这个@即调用我们之前函数的意思）