黑塞矩阵行列式小于0,黑塞矩阵正定

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　　机器学习课上提到了这个矩阵，这个矩阵从哪里来，有什么用呢？让我们先来看看定义：

　　hldwdm矩阵（黑森矩阵)也被翻译为海森矩阵、海森矩阵、海森矩阵等，是基于多元函数的二阶偏导数的方阵，用于描述函数的局部曲率hldwdm矩阵是19世纪由德国数学家路德维希奥托黑塞提出并命名的hldwdm矩阵常用于mldyb法求解优化问题。

　　一般来说，mldyb方法主要应用于两个方面： 1、求方程根；2、优化。

　　在机器学习中，可以考虑用它来计算n值少的数据，在图像处理中可以提取图像的特征，在金融中用于量化分析。

　　图像处理可以看到这个连接：

　　blog.csdn.net/Jia 3358号邮编20003/文章/详情/16874237

　　量化分析可以看到这一点：

　　33558 oo kiddy.iteye.com/blog/2204127

　　尝试使用张量流和hldwdm矩阵求解以下方程：

　　代码如下所示。

　　# python 3。5 .3 GD dgk # http://edu.csdn.net/course/detail/2592 # importtensorflowastfimppportnumpyasnpdefcons(x)3330 vars):mat=[]for v1 invas 3360 temp=[]for v2 invas 3360 #计算首先w . r . tv2然后w .相对tv1温度app pend()v1)[0])temp=[cons(0)ift==noneelsettfortintemp]# tensorflowersnowernetheresonogradient，owereplacenonewith0temp会话)会话

　　再举一个例子的源代码吧。那是为了计算量化分析，这个代码很有价值呢。如下所示。

　　# python 3。5 .3 http://edu.csdn.net/course/detail/2592 PGD dgk # importnumpyasnpimportscipy。统计数据统计数据统计数据矩阵def Rosen _ Hess(x):x=NP。as数组(x)x)h=NP .1 )-NP.diag)构建400*x )-1)诊断程序=NP.zeros _ like (x)诊断程序(0)0) *2-400*x(1) 2诊断程序h=HNP。diag(diagonal)return Hdef Rosen(x)x): therosenbrockfunction return sum(100.0 *)x 2.0(1-x)2.0)def Rosen _ der(x)x):XM=x)1:-1)XM _ m1=x):-2)XM _ P1=x(XM-XM _ m1 * * 2)-44360 x)(0(x))1-x)0 returnder x _ 0=NP。数组(0.5

　　输出结果如下。

　　===================重启：d:/ai/sample/TF _ 1.43。py========重启：d : d

　　最佳化精简功能。

　　当前功能值：000000

　　迭代次数：20

　　功能评估： 22

　　梯度评估： 41

　　黑森评估：20

　　最小化森布罗克函数牛顿共轭梯度算法(黑森)的结果：

　　乐趣：1.476641102778 e-19

　　使用JAC:数组([-3.62847530 e-11、2.68148992 e-09、1.16637362 e-08、

　　4.81693414e-08，-2.76999090e-08]

　　消息："优化成功终止"

　　非正规教育：22

　　nhev: 20

　　尼特：20

　　新英格兰队：41人

　　状态：0

　　成功：真

　　x:Array([1.1 .1 .1 .1 .] ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )。

　　你知道粗麻布矩阵现在可以在很多地方使用了吧。

　　1.C从标准模板库入门到精通

　　edu.csdn.net/course/detail/33242街3358号。学习初学者和c

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