矢量化编程

当使用学习算法时，一段更快的代码通常意味着项目进展更快。例如，如果你的学习算法需要花费20分钟运行完成，这意味着你每个小时能“尝试”3个新主意。但是假如你的程序需要20个小时来运行，这意味着你一天只能“尝试”一个新主意，因为你需要花费这么长时间来等待程序的反馈。对于后者，假如你可以提升代码的效率让其只需要运行10个小时，那么你的效率差不多提升一倍。

当使用学习算法时，一段更快的代码通常意味着项目进展更快。例如，如果你的学习算法需要花费20分钟运行完成，这意味着你每个小时能“尝试”3个新主意。但是假如你的程序需要20个小时来运行，这意味着你一天只能“尝试”一个新主意，因为你需要花费这么长时间来等待程序的反馈。对于后者，假如你可以提升代码的效率让其只需要运行10个小时，那么你的效率差不多提升一倍。

例如，假设<math>x \in \Re^{n+1}</math> 和<math>\textstyle \theta \in \Re^{n+1}</math> 为向量，需要计算<math>\textstyle z = \theta^Tx</math> ，那么可以按以下方式实现（使用Matlab）：

例如，假设<math>x \in \Re^{n+1}</math> 和<math>\textstyle \theta \in \Re^{n+1}</math> 为向量，需要计算<math>\textstyle z = \theta^Tx</math> ，那么可以按以下方式实现（使用Matlab）：

<syntaxhighlight lang="matlab">

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z = 0;

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或者可以更加简单的写为：

或者可以更加简单的写为：

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z = theta' * x;

z = theta' * x;

通常，一个编写Matlab/Octave程序的诀窍是：

通常，一个编写Matlab/Octave程序的诀窍是：

::'''代码中尽可能避免显式的for循环。'''

::'''代码中尽可能避免显式的for循环。'''

一旦对矢量化常见的方法和技巧熟悉后，你将会发现对代码进行矢量化通常并不太费劲。矢量化可以使你的代码运行的更快，而且在某些情况下，还简化了你的代码。

一旦对矢量化常见的方法和技巧熟悉后，你将会发现对代码进行矢量化通常并不太费劲。矢量化可以使你的代码运行的更快，而且在某些情况下，还简化了你的代码。