逻辑回归的向量化实现样例

嵌套的for循环语句使这段代码的运行非常缓慢。以下是更典型的实现方式，它对算法进行部分向量化，带来更优的执行效率：

嵌套的for循环语句使这段代码的运行非常缓慢。以下是更典型的实现方式，它对算法进行部分向量化，带来更优的执行效率：

   grad = zeros(n+1,1);

   grad = zeros(n+1,1);

     for i=1:m,

     for i=1:m,

我们看到，代码2是用了低效的for循环语句执行梯度上升（原文是下降）运算，将b(i)看成(y(i) - sigmoid(theta'*x(:,i)))，A看成x，我们就可以使用以下高效率的代码：

我们看到，代码2是用了低效的for循环语句执行梯度上升（原文是下降）运算，将b(i)看成(y(i) - sigmoid(theta'*x(:,i)))，A看成x，我们就可以使用以下高效率的代码：

   grad = x * (y- sigmoid(theta'*x));

   grad = x * (y- sigmoid(theta'*x));