2020-5-1 吴恩达-NN&DL-w2 NN基础(2.11 向量化 Vectorization，2.12 向量化的更多例子)

1.视频网站：mooc慕课https://mooc.study.163.com/university/deeplearning_ai#/c
2.详细笔记网站(中文)：http://www.ai-start.com/dl2017/
3.github课件+作业+答案：https://github.com/stormstone/deeplearning.ai

2.11 向量化 Vectorization-加速计算

向量化是非常基础的去除代码中for循环的艺术。在深度学习领域，运行向量化是一个关键的技巧。

在逻辑回归中你需要去计算$z=w^{T}x+b$，在第一节中已经介绍过，这里的w，x都是列向量。如果你有很多的特征那么就会有一个非常大的向量，$w\in R^{n_x}$，$x\in R^{n_x}$。