倍频程最小化

Question

因此，我试图对数据集执行k倍交叉验证，但是在获取八度音阶来接受输入时遇到了问题。 首先，我尝试使用嵌套平方损失函数来运行fminunc，但是Octave只是说尚不支持。 我的下一个尝试是使用squaredLoss函数文件，该文件作用于我每次在主函数中更改的全局数据集，但是不断抛出该数据集未定义的情况。 由于我无法将数据集作为参数传递给fminunc，因此应如何解决（或者我是否使用全局变量错误？）

for i = 1:NUMBER_OF_FOLDS
    global funcdata;
    funcdata = data{i};
    [theta(i), ~] = fminunc(squaredLoss, theta0);
endfor

其中squaredLoss(theta)使用funcdata就像是局部变量一样。 任何帮助将不胜感激！

Answer 1

好的，因此，似乎Octave不支持嵌套函数，您可以使用匿名函数代替， 请参见here 。 因此，给定示例的解决方案是：

function loss = squaredLoss(coef, funcdata)
    ...
endfunction

用于squaredLoss函数文件，这在我的交叉验证循环中：

for i = 1:NUMBER_OF_FOLDS
    funcdata = data{i};
    lossFunction = @(coef)squaredLoss(coef, funcdata);
    [theta(i), ~] = fminunc(lossFunction, theta0);
endfor

祝你好运流浪的灵魂！