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2.13 向量化逻辑回归(Vectorizing Logistic Regression)

我们已经讨论过向量化是如何显著加速你的代码，在本次视频中我们将讨论如何实现逻辑回归的向量化计算。这样就能处理整个数据集，甚至不会用一个明确的for循环就能实现对于整个数据集梯度下降算法的优化。我对这项技术感到非常激动，并且当我们后面谈到神经网络时同样也不会用到一个明确的 for 循环。






就是在同一时间内你如何完成一个所有 m 个训练样本的前向传播向量化计算。
概括一下，你刚刚看到如何利用向量化在同一时间内高效地计算所有的激活函数的所有 a值。接下来，可以证明，你也可以利用向量化高效地计算反向传播并以此来计算梯度。让我们在下一个视频中看该如何实现。