机器学习 - 为什么需要向量化（vectorized)

在学习机器学习的时候，我们总是会听到向量化（vectorized）这个词，为什么呢？其实一个主要的原因是为了提升代码的运行效率。

假设现在我们有这么个函数：

函数公式

如果没有向量化，那么在直接计算这个求和公式的话，需要的代码量是如下这么多行：

p = 0;

for i = 1:n+1,

    p = p + theta(i)*x(i);

end;

但是如果将其中一个参数集合向量化了，使其两个参数可以直接进行运算，那么代码将缩减为一行：

p = theta' * x;

代码由原来的四行缩减为一行，运行效率是提升很多的，特别是当数据量大的时候，将会很大程度提升整个程序的运行效果。