2018年8月14日
2-5 向量化逻辑回归
摘要： 向量化逻辑回归(Vectorizing Logistic Regression) 前向传播过程中， 对第一个样本进行预测：${z^{(1)}} = {w^T}{x^{(1)}} + b$ $a(1) = \sigma ({z^{(1)}})$ 对第二个样本进行预测：${z^{(2)}} = {w^T 阅读全文
posted @ 2018-08-14 22:23 刘-皇叔 阅读(811) 评论(0) 推荐(0)
2-4 向量化
摘要： 向量化(Vectorization) 向量化是非常基础的去除代码中 for 循环的艺术 。 在逻辑回归中需要去计算$z = {w^T}x + b$，w，x都是列向量 ,如果维度为nx,那么采用非向量化的方式计算就需要采用下面的方法： 作为一个对比，向量化实现将会直接计算 {w^T}x： 向量化的实现 阅读全文
posted @ 2018-08-14 22:04 刘-皇叔 阅读(632) 评论(0) 推荐(0)