机器学习 第84集：什么是黑塞矩阵？( 含有笔记、代码、注释 )
什么是黑塞矩阵？
① 它是一个由多变量实值函数的所有二阶偏导数组成的方块矩阵。
注：德语：Hesse-Matrix；英语：Hessian matrix或Hessian），又译作海森矩阵、海塞矩阵或海瑟矩阵等。
② 假设有一实值函数 {displaystyle f(x_{1},x_{2},dots ,x_{n}),} ，如果 {displaystyle f,} 的所有二阶偏导数都存在并在定义域内连续，那么函数 {displaystyle f,} 的黑塞矩阵为：
注：或者使用下标记号表示为：
Python基础积累(pandas)
分类、表格名称重命名
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"id":[1,2,3,4,5,6], "raw_grade":['a', 'b', 'b', 'a', 'e', 'e']})
df
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