Октава: какой метод эффективнее

Я пробую некоторые алгоритмы машинного обучения в GNU Octave, такие как функция стоимости ошибки в квадрате. В тексте, который у меня есть, говорится, что правильная векторизованная формула:

J = (X * theta - y)' * (X * theta - y) * (1/(2*m)

где X — матрица m x n+1, тета — вектор n+1 x 1, а y — вектор m x 1. Мой вопрос в том, является ли этот второй способ немного быстрее:

J = sum((X * theta - y).^2) * (1/(2*m))

так как он вычисляет X * theta -y только один раз. Будучи новичком в октаве, которая, кажется, работает в очень темпераментной среде на Windows, я не знаю, как самостоятельно проводить бенчмаркинг.

Поскольку это скорее любопытство, чем что-либо еще, не стесняйтесь сказать мне, что это даже не имеет значения.


optimization math mathematical-optimization octave
person Indigenuity    schedule 10.10.2012    source источник
comment
Вы уверены, что формулы дают одинаковые результаты? Если хотите оптимизировать, почему бы вам не написать: TMP = (X * theta - y) J = TMP' * TMP * (1/(2*m))   -  person Deer Hunter    schedule 11.10.2012

Ответы (1)


arrow_upward
4
arrow_downward

Это проверяет время настенных часов:

octave:2> tic; sleep(3); toc
Elapsed time is 3.00161 seconds.
octave:3> help tic

Разрешение не слишком велико, поэтому вам может понадобиться запустить расчет несколько раз в цикле.

Чтобы измерить процессорное время, используйте cputime:

octave:7> cputime()
ans =  0.21000
octave:8> sleep(3)
octave:9> cputime()
ans =  0.21000
person ev-br    schedule 10.10.2012
comment
Спасибо, они будут полезны. - person Indigenuity; 11.10.2012