[GoogleML] Python and Vectorization

 

 

 

Python and Vectorization

벡터화, 행렬로 한번에 표현 가능

 

 

 

벡터화된 표현 코드 (빠르다)

 

 

 

for loop가 훨씬 느리다

 

 

 

More Vectorization Examples

우측과 같이 .dot으로 벡터화하여 표기하자

 

 

 

numpy built in func을 활용하자

 

 

 

for loop를 제거해보자!

 

 

 

위의 가장 큰 for loop 하나만 남겨두고, 삭제 가능 (내부 loop문을 제거하자)

 

 

 

Vectorizing Logistic Regression

 

 

 

파이썬으로는 dot 한 줄로 구현 가능 (b를 배열로 변경하여 더한다 = 브로드캐스팅)

 

 

 

stacking horizontally

X의 차원은 (nx, m)

nx dim vector가 m(sample)개 있다! :) 

왜냐하면 x 데이터 1개를 열벡터로, 세로로 stacking 했으므로, 세로 방향으로는 성분들 (dim), 가로 방향으로는 m개의 샘플들이 진행

 

 

 

Vectorizing Logistic Regression's Gradient Output

Z(error vector)를 다음과 같이 for loop로 돌려서 구할 수 있다. (다 더하고 m으로 나눈다)

 

 

 

한번에 표현하는 방법 (보라색)

 

 

 

gradient descent를 벡터화하여 구현하기 (우측)

벡터화 하더라도, iteration loop는 항상 필요하다. 

 

 

 

Broadcasting in Python

각 음식 100g 속 구성성분을 통해 칼로리를 계산하자

 

 

 

Can you do this without explicit for-loop?

 

 

 

 

 

 

 

 

 

부족한 차원을, 반복해서 m,n으로 채워준다

 

 

 

더 궁금하다면 numpy 문서를 읽어보라아

 

 

 

A Note on Python/Numpy Vectors

5, 이렇게 쓰지 말아라

 

 

 

이렇게 2차원 벡터처럼 표현되도록 자료 구조를 사용하자

 

 

 

randn 쓰지 말기 + reshape 활용해서 double check

 

 

 

Quick tour of Jupyter/iPython Notebooks

주피터 노트북 실행에 대한 간결한 사용 방법 설명

 

 

 

Explanation of Logistic Regression Cost Function (Optional)

 

 

 

왜 이러한 형태가 되는가에 대한 설명

 

 

 

cost func에 대한 설명, Log를 취하여 합의 문제로 변환