Tengo dificultad para derivar el hessiano de la función objetivo,$l(\theta)$, en regresión logística donde$l(\theta)$ es: $$ l (\ theta) = \ sum_ {i = 1} ^ {m} \ left [y_ {i} \ log (h_ \ theta (x_ {i})) + (1- y_ {i}) \ log (1 - h_ \ theta (x_ {i})) \ right] $$
$h_\theta(x)$ es una función logística. El arpillera es$X^T D X$. Traté de derivarlo calculando$\frac{\partial^2 l(\theta)}{\partial \theta_i \partial \theta_j}$, pero luego no me resultó obvio cómo llegar a la notación matricial de$\frac{\partial^2 l(\theta)}{\partial \theta_i \partial \theta_j}$.
¿Alguien conoce alguna forma limpia y fácil de derivar$X^T D X$?
