吴恩达机器学习专项课程 | 矢量化-part-2

吴恩达机器学习专项课程中,初涉矢量化时,我投入大量时间在电脑上比较非矢量化与矢量化算法的运行速度。仅仅几个小时的试验,就让我对矢量化算法的高效性叹为观止。对我而言,这仿佛魔术般神奇。在本视频中,我们将揭开这层神秘面纱,深入了解矢量化是如何在幕后助力计算机飞速运转的。

首先,让我们聚焦这个for循环。在没有矢量化的情况下,它逐个执行操作。若j的范围是0到15,代码将逐一处理每个索引值。而相比之下,NumPy中的矢量化功能则利用计算机硬件并行处理所有值。计算机能够一次性获取向量w和x的所有值,并并行计算每对w和x的乘积。随后,利用专用硬件高效地累加这16个结果,无需逐一相加。因此,矢量化代码的执行速度远胜于非矢量化代码。

在处理大型数据集或训练大型模型时,矢量化尤为重要,这在机器学习中尤为常见。因此,能够矢量化学习算法是实现高效运行的关键,也是现代机器学习算法应对大型数据集的必要步骤。

接下来,我们以多元线性回归为例,看看矢量化如何助力。假设有16个特征和对应的参数w1到w16。要计算这16个权重和导数项,可以将w和d的值存储在np.arrays中。现在,我们想要更新这16个参数。在矢量化实现中,可以一次性完成所有更新,而无需逐个处理。计算机并行处理这些计算,大大提高了效率。

当特征数量或数据集规模庞大时,矢量化实现的性能优势尤为显著。这可能是代码在几分钟内完成与耗时数小时完成同一任务之间的区别。

在本视频后续的可选实验中,您将了解如何使用NumPy创建向量编码,并学习如何利用其函数实现高效计算。通过实践,您将深刻体会到矢量化代码的运行速度优势。

恭喜您完成了关于矢量化的学习。您已经掌握了实现机器学习算法的关键技术之一。在下一视频中,我们将结合多元线性回归的数学知识与矢量化技术,让您更好地应用矢量化多元线性回归的梯度下降。

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