result = opt.minimize(costFn, init_theta, args=(xTrain, yTrain), method='BFGS', jac=gradientFn, options={'disp': True})解释代码的意思

这段代码的意思是使用scipy库中的`minimize()`函数来训练逻辑回归模型。其中，`costFn`是代价函数，`init_theta`是模型参数的初始值，`xTrain`和`yTrain`是训练集的特征和标签，`method`是优化方法，这里使用的是拟牛顿法中的BFGS算法，`jac`是代价函数的梯度函数，`options`是一个字典，用于传递额外的参数。

`minimize()`函数的作用是通过迭代的方式，不断调整模型的参数，使得代价函数的值最小化。其中，`args`参数用于传递`costFn`函数的额外参数，即`xTrain`和`yTrain`；`disp`参数的值设置为`True`，则在迭代过程中输出优化信息。

最终，`result`是一个OptimizeResult对象，代表优化的结果。它包含了训练得到的模型参数、训练集上的损失值、优化算法的迭代次数等信息。