向量化通常是消除**中顯式for迴圈語句的藝術，在深度學習安全領域、深度學習、練習中，經常發現在訓練大資料集時，深度學習演算法表現才更加優越，所以**執行得非常快非常重要。否則如果執行在乙個大資料集上，**可能花費很長時間去執行，這將要等待非常長的時間去得到結果。
所以在深度學習領域，向量化是乙個關鍵的技巧。
在邏輯回歸中，需要計算z=w
t∗x+
bz=w^t*x+b
z=wt∗x
+b，w是列向量，x也是列向量。如果有很多的特徵，這些向量就是非常大的向量，所以w和x都是n
xn_x
nx維的向量。
所以計算wt∗
xw^t*x
wt∗x
，如果有乙個非向量化的實現，你將會做一些事情，這將會使用到乙個for迴圈用於計算z。
用向量化的方法，將會直接計算wt∗
xw^t*x
wt∗x
，需要用到命令z=n
p.do
t(w,
x)+b
z=np.dot(w,x)+b
z=np.d
ot(w
,x)+
b，這就是向量化的方法。
事實證明，當能夠使用向量化時就不要使用for迴圈。
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深度學習 吳恩達
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