Processing Mathematical Equation with Vectorization Instead of Programming Loop

  • Posted on: 16 January 2015
  • By: oon
Vectorized Implementation in Octave

Membandingkan pemrosesan data menggunakan loop dengan pemrosesan sebagai matrix, menurut yang diajarkan di kelas [1] hasilnya lebih efisien.

Pada gambar di atas adalah persamaan untuk Linear Regression, yang melakukan penjumlahan untuk j=0 sampai j=n.

Pada bagian sebelah kiri di gambar adalah implementasinya dalam loop di pemrograman secara umum.

Pada bagian sebelah kanan adalah pemrosesan (secara keseluruhan) sebagai vector, disebutkan dalam syntax Octave.

Lebih masuk akal menurutku pemrosesan ini memang lebih efisien untuk menyatukan operasi yang bersamaan (simultaneous) di persamaan Gradient Descent di gambar berikut.

Sehingga dibandingkan dengan loop dan proses assignment berkali-kali, menggunakan metode menjadi Vector akan lebih efisien.

Images courtesy of Machine Learning course at Coursera [1].

[1]https://class.coursera.org/ml-008/lecture/30
[2]https://share.coursera.org/wiki/index.php/ML:Octave_Tutorial

Add new comment

Filtered HTML

  • Web page addresses and e-mail addresses turn into links automatically.
  • Allowed HTML tags: <a> <em> <strong> <cite> <blockquote> <code> <ul> <ol> <li> <dl> <dt> <dd>
  • Lines and paragraphs break automatically.

Plain text

  • No HTML tags allowed.
  • Web page addresses and e-mail addresses turn into links automatically.
  • Lines and paragraphs break automatically.
By submitting this form, you accept the Mollom privacy policy.