这篇文章主要介绍“怎么使用numpy实现LR算法”，在日常操作中，相信很多人在怎么使用numpy实现LR算法问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”怎么使用numpy实现LR算法”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！问题: 如果给你一个给你 1000000 个数据 a1~a1000000，以及 1000000 个数据 b1~b1000000，要你求每一对 ai 和 bi 相乘的结果的总和c，你会怎么做？采用for循环累加的代码如下如果采用numpy来进行同等的操作(向量化)这计算速度的差距比马里亚纳海沟还深, 之所以差距会这么大, 是因为numpy, matlab这类矩阵运算的程序, 充分利用了现代CPU的SIMD技术, 极大提高了运算效率现在我们拿最简单的LR逻辑回归来讲一下, 如何使用向量化的技巧, 手动训练模型假如我们选用 BGD(批量梯度下降) 或者 MBGD(小批量梯度下降), 那么LR的参数训练公式为可以看到, 上述推导的公式中,中间的那个大矩阵, 其实就是输入数据矩阵的转置,这样代码实现就很简单了, 使用numpy实现的LR算法为到此，关于“怎么使用numpy实现LR算法”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更 香港云主机多相关知识，请继续关注开发云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
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