2.4. 向量化

本文最后更新于 2024年1月27日 下午

向量化

对于求和的算法,有时可以转换为矩阵的乘法来进行计算 E.g.
\[H(θ)(x)=∑_{j=0}^nθ_j x_j \] 如果直接求和,求和的过程会非常冗长
而设计两个向量\(θ\) \(x\)
则有线性回归假设函数的向量形式: \[h(x)=θ^T x\] 对更新函数:


2.4. 向量化
https://l61012345.top/2021/02/22/机器学习——吴恩达/2. Octave语言初步/2.4. 向量化/
作者
Oreki Kigiha
发布于
2021年2月22日
更新于
2024年1月27日
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