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ptions = optimset('GradObj', 'on', 'MaxIter', '100');
initialTheta = zeros(2,1);
[optTheta, functionVal, exitFlag] = fminunc(@costFunction, initialTheta, options);

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fminunc表示Octave里无约束最小化函数，调用这个函数时，需要传入一个存有配置信息的变量options。上面的代码中，我们的设置项中’GradObj’, ‘on’,代表设置梯度目标参数为打开状态(on)，这也意味着你现在确实要给这个算法提供一个梯度。’MaxIter’, ‘100’代表设置最大迭代次数为100次。initialTheta代表我们给出的一个θ的猜测初始值。

然后我们调用fminunc这个函数，传入三个参数，其中第一个参数@costFunction这里的@符号代表指向之前我们定义的costFunction函数的指针。后面两个参数分别是我们定义的thetatheta初始值和配置信息options。

当我们调用这个fminunc函数时，它会自动的从众多高级优化算法中挑选一个来使用(你也可以把它当做一个可以自动选择合适的学习速率aa的梯度下降算法)。

最终我们会得到三个返回值，分别是满足最小化代价函数J(θ)的θ值optTheta，costFunction中定义的jVal的值functionVal，以及标记是否已经收敛的状态值exitFlag，如果已收敛，标记为1，否则为0。