梯度下降法更新优化变量mean和cov的python代码

以下是使用梯度下降法更新优化变量 mean 和 cov 的 Python 代码，假设损失函数为 loss，关于 mean 和 cov 的梯度为 gradient_mean 和 gradient_cov，学习率为 learning_rate。

# 初始化 mean 和 cov
mean = ...
cov = ...

# 迭代次数
num_iterations = ...

# 梯度下降法更新
for i in range(num_iterations):
    # 计算损失函数关于 mean 和 cov 的梯度
    gradient_mean, gradient_cov = compute_gradient(loss, mean, cov)
    
    # 更新 mean 和 cov
    mean = mean - learning_rate * gradient_mean
    cov = cov - learning_rate * gradient_cov

其中，`compute_gradient` 函数是计算损失函数关于 mean 和 cov 的梯度的函数，具体实现可以根据具体情况进行选择。