機器學習中向量化程式設計總結記錄
向量化程式設計總結記錄
很多時候，我們在實現演算法的時候，總會碰到累和的虛擬碼：
比如下面這個：
為了簡單我這裡只重複5次，但是原理是一樣的。
很顯然我們要得到這個結果，非常簡單，比如下面的這段python程式碼：
那麼我們有沒有更好的辦法呢？有的，看到X,Y都是向量，我們很容易想到向量化程式設計。
比如改成下面這段程式碼：
啊上面這段程式碼，其實最關鍵的就是一行程式碼，就是np.dot(X_array,Y_array)這句話，
就已經能夠代替下面這段程式碼了：
或者用下面這行程式碼也行！
res_temp_2 = np.sum(X_array*Y_array)
這倆種形式比較常見！
貼一下最後的結果截圖：
未完待續，後面再碰到的向量化程式設計也會總結在這。
相關推薦
機器學習中向量化程式設計總結記錄
向量化程式設計總結記錄 很多時候，我們在實現演算法的時候，總會碰到累和的虛擬碼： 比如下面這個： 為了簡單我這裡只重複5次，但是原理是一樣的。 很顯然我們要得到這個結果，非常簡單，比如下面的這段python程式碼： 那麼我們有沒有更好的辦法呢？有的，看到
機器學習中的相似性度量總結 [轉]
核函式的含義是兩個輸入變數的相似度，描述相似度的方法有很多種，就本人的專案經驗來說用的最多的是相關係數和歐氏距離。本文對機器學習中常用的相似性度量進行了總結。 作者：蒼梧 連結：https://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/
機器學習中的損失函式總結
損失函式（loss function）是用來估量你模型的預測值f(x)與真實值Y的不一致程度，它是一個非負實值函式,通常使用L(Y, f(x))來表示，損失函式越小，模型的魯棒性就越好。損失函式是經驗風險函式的核心部分，也是結構風險函式重要組成部分。模型的結構風險函式包括
機器學習中的目標函式總結
幾乎所有的機器學習演算法最後都歸結為求解最優化問題，以達到我們想讓演算法達到的目標。為了完成某一目標，需要構造出一個“目標函式”來，然後讓該函式取極大值或極小值，從而得到機器學習演算法的模型引數。如何構造出一個合理的目標函式，是建立機器學習演算法的關鍵，一旦目標函式確定，接下
來自仙守博友記錄的hinton教授的本科生課程CSC321-機器學習中的神經網的筆記
into dbn file int 坐標系 應用 mini 以及 tle 最近一直在看仙守博友所記錄的筆記 Hinton的CSC321課程（完結，待文字潤色）： 1、lecture1-NN的簡介 2、lecture2-NN結構的主要類型的概述和感知機 3、lecture3
機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及VAE生成式模型詳解之九（第5章 總結）
ces mark TP 生成 機器 分享 png ffffff images ? ?機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及VAE生成式模型詳解之九（第5章 總結）
機器學習中常用演算法總結
參考：http://www.shuju.net/article/MDAwMDAyM4DM0.html 在垃圾郵件分類器專案中，隨機森林被用作最終的分類器模型。面試官可能會就此提出以下問題：為什麼選擇隨機森林而非其他模型，比如樸素貝葉斯或者支援向量機。一般來說，面試者可以從數
機器學習中優化演算法總結以及Python實現
機器學習演算法最終總是能轉化為最優化問題，習慣上會轉化為最小化問題。 個人總結迭代優化演算法關鍵就兩點： (1) 找到下降方向 (2) 確定下降步長 最速梯度下降演算法 梯度下降演算法是以最優化函式的梯度為下降方向，學習率η\etaη乘以梯度的模即為下降步長。更
Deep Learning 2_深度學習UFLDL教程：向量化程式設計（斯坦福大學深度學習教程）
1前言 本節主要是讓人用向量化程式設計代替效率比較低的for迴圈。 在前一節的Sparse Autoencoder練習中已經實現了向量化程式設計，所以與前一節的區別只在於本節訓練集是用MINIST資料集，而上一節訓練集用的是從10張圖片中隨機選擇的8*8的10000張小圖塊。綜上，只需要在
機器學習中常用的傳遞函式總結
傳遞函式是在神經網路中用到的，在這裡先列舉一下： 函式名稱 對映關係 影象 縮寫 說明 階梯函式 a=0,n<=0 a=1,n>0 Step n大於等 於0時， 輸出1， 否則輸
機器學習中常用到的知識點總結
寫在前面的話 都是什麼鬼,為什麼學校的洗手液和老闆用的沐浴乳是一個味道的,我現在在敲程式碼,整個手上都瀰漫著一股老闆的味道,深深的恐懼感油然而生 1.基本概念 監督學習(supervised learning) 分類問題 資料是有標籤的 無監督
機器學習中的回歸理解
機器學習中的線性模型理解機器學習中的類別均衡問題？分為類別平衡問題和類別不平衡問題類別平衡問題：可以采用回歸類別不平衡問題：可以采用在縮放針對類別的回歸問題有線性回歸：非線性回本文出自 “簡答生活” 博客，謝絕轉載！機器學習中的回歸理解
機器學習中的範數規則化之（一）L0、L1與L2範數
[0 證明 基本上 復雜度 所有 img 方法 風險 機器學習 機器學習中的範數規則化之（一）L0、L1與L2範數 [email protected]/* */ http://blog.csdn.net/zouxy09 轉自：http://blog.csdn.n
專家坐堂：機器學習中對核函數的理解
wechat size 學習 blank weixin itl cti title redirect 專家坐堂：機器學習中對核函數的理解 專家坐堂：機器學習中對核函數的理解
機器學習中防止過擬合方法
從數據 tro 輸出 效果 沒有 imagenet neu 效率 公式 過擬合 ??在進行數據挖掘或者機器學習模型建立的時候，因為在統計學習中，假設數據滿足獨立同分布，即當前已產生的數據可以對未來的數據進行推測與模擬，因此都是使用歷史數據建立模型，即使用已經產生的數據去訓練
關於機器學習中一般線性回歸的補充
機器學習 線性回歸 嶺回歸 在之前的文章中，筆者給出了關於最小二乘法相關公式的整體推導過程，最小二乘法本身除了可以利用數據進行相關參數的擬合（主要是系數和偏置），而且作為分類問題中最為簡單的模型也有著重要作用，我們也可以將其稱作最為簡單的線性回歸模型（以後需要涉及到支持向量機的問題，即Supp
關於機器學習中數據降維的相關方法
機器學習 降維 svd 字典學習前言 在之前一些文章的討論中，通過一些例子我們可以發現（主要是關於決策樹或隨機森林的相關內容）其實並不是樣本的所有屬性可能都是那麽得重要，只要不是同等重要，特別是在分類問題上可能可以去除一些屬性或特征（一般決策樹需要進行剪枝，其實剪枝的原因就在於此）依然能夠得到較好的結果（盡
關於機器學習中LASSO回歸的相關補充
lasso回歸 軟閾收縮算子 fist算法 在之前的相關文章中筆者給出了一般回歸的補充，即嶺回歸和LASSO回歸，它們都是為了解決在回歸過程中的過擬合問題，其具體解決方案就分別是在目標函數後增加2範數和1範數以限定參數的表現，對於嶺回歸而言，由於2使用範數的原因，這個目標函數仍是可導的，但對於LASSO回
關於機器學習中支持向量機相關問題
機器學習 支持向量機 svm 線性感知機 核方法前言 在機器學習中，分類問題占了很大一部分，而對於分類問題的處理有很多方法，比如決策樹、隨機森林、樸素貝葉斯、前饋神經網絡等等；而最為常見的分類需求一般是二分類問題，即將樣本分為兩個集合，然後通過學習某些參數，對新的輸入進行識別並劃分到正確的類別中。 在
機器學習中的正則化
道理 lazy 算法 htbox 而且 有趣的 文章 很難 直接 作者：陶輕松鏈接：https://www.zhihu.com/question/20924039/answer/131421690來源：知乎著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。