说明：大规模优化算法LBFGS：基于拟牛顿法BFGS算法的改进。L-BFGS算法的基本思想是：算法只保存并利用最近m次迭代的曲率信息来构造海森矩阵的近似矩阵。
说明：有限内存BFGS（L-BFGS）是拟牛顿方法家族中的一种优化算法，它使用有限的计算机内存近似于Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno（BFGS）算法。它是机器学习中常用的参数估计算法
说明：BFGS算法: 可以解决无约束的最优化问题，如求目标函数的极值等。
BFGS-最优 L-BFGS-F90 LBFGS-sous-matlab BFGS genetic-programing
说明：斯坦福深度学习教程中关于softmax regression的练习代码，源代码中需要补全的地方，全部把代码补完整，把手写体识别的数据库放到路径下，可以直接运行。
说明：稀疏编码在图像分类中的实现，自己写的matlab程序，带demo
说明：lstm的matlab代码，里面有实际的例子可以参考
说明：MNIST手势识别数据库进行softmax回归分类，直接运行softmaxExercise.m文件即可运行。