logistic回归的海塞矩阵

Logistic回归的海塞矩阵是一个$N\times N$的矩阵，其中$N$是特征数或参数数。该矩阵的元素为：
$$H_{ij} = \frac{\partial^2 J(\theta)}{\partial \theta_i \partial \theta_j}$$
其中$J(\theta)$是损失函数，$\theta$是模型参数向量。由于这个矩阵非常复杂，一般不会计算海塞矩阵的每个元素。相反，在Logistic回归中，我们通常使用梯度下降等优化算法来更新参数。因此，我们只需计算每个参数的一阶导数，而不需要计算二阶导数。