机器学习课堂笔记(三)------向量化

向量化

通过向量运算的方法可以大大减小代码量以及复杂度和时间

向量化之后将会提高运算速度

在进行深度学习中尽量避免使用显式的for

现在对机器学习课堂笔记(二)中的计算a得过程进行向量化

只需要把如下代码

num = 0.0                ##分子
d = 0.0					 ##分母
for x_i,y_i in zip(x,y):
    num += (x_i - x_mean) * (y_i - y_mean)
    d += (x_i - x_mean) ** 2
           

改为

num = (x - x_mean).dot(y - y_mean)
d = (x - x_mean).dot(x - x_mean)
           

即可

下面对向量化之后效率究竟有多大的提升进行测试

每次循环大概差距是5ns，但是每次大概有10的7次方次，所以差距至少有5ns