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nnetHess(nnet)
nnetHess()所属R语言包：nnet

                                         Evaluates Hessian for a Neural Network
                                         神经网络评估黑森州的

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Evaluates the Hessian (matrix of second derivatives) of the specified neural network. Normally called via argument Hess=TRUE to nnet or via vcov.multinom.
计算黑森州（矩阵的二阶导数）指定的神经网络。通常呼吁通过参数Hess=TRUE到nnet或通过vcov.multinom的。


用法----------Usage----------


nnetHess(net, x, y, weights)



参数----------Arguments----------

参数：net
object of class nnet as returned by nnet.  
类的对象nnet返回的nnet。


参数：x
training data.  
训练数据。


参数：y
classes for training data.  
训练数据的类。


参数：weights
the (case) weights used in the nnet fit.  </table>
（的情况下）重量在nnet适合使用。 </ TABLE>


值----------Value----------

square symmetric matrix of the Hessian evaluated at the weights stored in the net.
方对称矩阵的Hessian评估的净存储的权重。


参考文献----------References----------

Pattern Recognition and Neural Networks. Cambridge.
Modern Applied Statistics with S. Fourth edition.  Springer.

参见----------See Also----------

nnet, predict.nnet
nnet，predict.nnet


实例----------Examples----------


# use half the iris data[用一半的虹膜数据]
ir <- rbind(iris3[,,1], iris3[,,2], iris3[,,3])
targets <- matrix(c(rep(c(1,0,0),50), rep(c(0,1,0),50), rep(c(0,0,1),50)),
150, 3, byrow=TRUE)
samp <- c(sample(1:50,25), sample(51:100,25), sample(101:150,25))
ir1 <- nnet(ir[samp,], targets[samp,], size=2, rang=0.1, decay=5e-4, maxit=200)
eigen(nnetHess(ir1, ir[samp,], targets[samp,]), TRUE)$values

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