众所周知,当我们利用R语言处理大型数据集时,for循环语句的运算效率非常低。有许多种方法可以提升你的代码运算效率,但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。本文将介绍几种适用于大数据领域的方法,包括简
转载于36大数据,原文作者:Selva Prabhakaran 译者:fibears
感谢水友们积极的提问,大猫和村长在此再次表示衷心的感谢。通过对水友们问题的汇总,我们发现大多数水友存在一些R语言的应用误区,在此出一期关于该问题的解读。
循环是程序流程控制的三大剑客之一,没有循环可以说好多功能都不能实现。MATLAB作为一种特殊的编程语言,其在循环的优化上并不是特别出色,但在矩阵化运算(也称矢量化运算)上具有较其他编程语言不可比拟的优势。
提升R代码运行速度并不需要很高级的优化技术, 例如代码并行化, 使用数据库, 使用c++等. 实际上, 通过简单的操作, 就能够是R的运算速度显著的加快, 下面介绍几种方法.
记得刚开始学编程的时候,总有同学问我怎么学写循环,在一些人心中,入门和初级的R语言使用者的界限似乎就是能否熟练写循环或者函数,所以今天这个教程就是写的专门针对如何开始写循环。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。前一小节实现了简单线性回归,但是性能比较低。本小节主要介绍使用向量化的方式提升性能。
在用Python进行矩阵运算(尤其是大型矩阵运算)的时候,最忌讳的是写循环,循环的执行效率极其的低,想要提高计算效率,有很多方法可以尝试,今天我们就来看一下如何在仅基于numpy的条件下,召唤一些技巧来加速矩阵的计算效率。
发现如果习惯了一个编程语言,想当然的往另一个上套,是要吃大亏的,这是一个真实的经历。我最早学的Python,习惯了它的英语化编程,到了最近操作表的多了起来,发现R语言更顺手些,就转向了R语言,一直用得还不错,属于不求效率,只求能解决问题的主,不过,今天发现的程序bug,令我汗颜了一波。详细如下:
关于作者:饼干同学,某人工智能公司交付开发工程师/建模科学家。专注于AI工程化及场景落地,希望和大家分享成长中的专业知识与思考感悟。
根据用户提供的文章内容,撰写摘要总结。
如果你是一名数据科学家,你很有可能使用Python或R编程。但是有一个叫Julia的新成员承诺在不影响数据科学家编写代码和与数据交互的情况下拥有c一样的性能。
IGVN每次从工作集获取一个节点,如果节点没有输出边,那么该节点是个死节点,可以安全移除。C2会递归式地移除死节点的输入边,这一步又可能产生新的死节点。如果节点有输出边,对该节点应用transform_old进行变形(transform_old调用节点的Ideal、Identity和GVN优化),如果节点变换成功,会将新节点加入工作集。如此反复,直到工作集没有节点,即没有节点可以再次优化。具体优化过程如代码清单9-20所示:
众所周知,Python的for循环本质上要比C慢很多。 而且深度学习和机器学习算法严重依赖通过for循环执行的矩阵运算。
1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。这是真的吗?当然有可能 ,关键在于你如何操作!
机器学习 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说,就是计算机从数据中学习规律和模式,以应用在新数据上做预测的任务。 深度学习概念 深度学习指的是训练神经网络,有时候规模很大。 线性回归 回归函数,例如在最简单的房价预测中,我们有几套房屋的面积以及最后的价格,根据这些数据来预测另外的面积的房屋的价格,根据回归预测,在以房屋面积为输入x,输出为价格的坐标轴上,做一条直线最符合这几个点的函数,将它作为根据面积预测价格的根据,这条线就是
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍梯度下降法的向量化,并引入对使用梯度下降法非常重要的数据归一化。
背景:Python是一种解释型的编程语言,基本的python代码不需要任何中间编译过程来得到机器代码,而是直接执行。而对于C、C++等编译性语言就需要在执行代码前将其编译为机器指令。 但是,解释型代码的速度比编译型代码要慢,为了使得python代码更快,最好尽可能的使用Numpy和Scipy包中的函数编写部分代码。(注意:numpy和scipy是诸如C、C++等编译型语言编写实现的)
神经网络和深度学习(二)——从logistic回归谈神经网络基础 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 之前学习机器学习的时候,已经学过logistic回归,不过由于神经网络中,一些思想会涉及到logistic,另外会拿一些神经网络用到的解决方案,以logistic来举例,更浅显易懂(例如BP算法)。 因此,这里就再次复习logistic回归及其梯度下降、代价函数等,主要是讲述和后面学习神经网络有关的内容,其他部分会快速略过。 二、logistic输出函数 logistic是解决
下面主要介绍Python中实现循环结构的几种方式:for循环,while循环,生成式,高阶函数,向量化。
机器学习: 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说,就是计算机从数据中学习规律和模式,以应用在新数据上做预测的任务。
文章首发于本人CSDN账号:https://blog.csdn.net/tefuirnever
学习如何用神经网络的思维模式提出机器学习问题、如何使用向量化加速你的模型。 先介绍一些名词 training set (训练集) feature vector(特征向量) classifier(分类器) calculus(微积分) 循环(loop) 数据集(datasets) vectorization (向量化) matrix(矩阵) vector(向量) 本周用到的一些符号【Notation】 (x,y)表示一个单独的样本 x是xn维的特征向量 标签y值为0/1 训练集由m个训练样本构成 (x^
在Andrew Ng的<< Machine Learning >>课程中,多次强调了使用向量化的形式进行编码,在深度学习课程中,甚至给出了编程原则:尽可能避免使用for循环而采用向量化形式。该课程采用的是matlab/octave语言,所擅长的方向正是数值计算,语言本身内置了对矩阵/向量的支持,比如:
最近在进行Doris的部分查询调优工作,通过perf定位CPU执行热点时,发现了以下的热点部分:
优化中有最小化的损失函数以及最大化的效用函数,在一般情况下使用g(X)来表示损失函数,因此此处的最大化效用函数使用f(X)来表示。其实梯度上升法和梯度下降法的基本原理是一样的,只不过梯度下降法参数更新向着梯度下降的方向,而梯度上升法参数更新向着梯度上升的方向,推导的公式都是一致的"下一个参数值 = 当前参数值 - 学习率 * 梯度"。因此不论是梯度下降法还是梯度上升法最重要的还是要求目标函数对参数的梯度。
Swifter是一个“以最快的方式将任何函数应用于Pandas dataframe或series”的库。
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得,对应的课程视频可以在这里查看。
最近团队在使用R语言作为算法的实践语言,通过人工策略和xgboost算法进行一些价格算法的控制和输出,发现一些代码中对于内存、CPU、程序设计思想以及现代统计算法并不是很熟悉,于是特写此篇普及一下知识,也算是我对R语言的入门文章吧。
新鲜出炉的第三版,更新也很大,全面拥抱了ggplot体系。对我来说,比较新的知识点可能是一些小技巧,这里借花献佛给大家。
这样就把内层的 dw1,... dwn 的计算使用向量化了,只用1层 for 循环,还可以做的更好,往下看
Vmap是一种在python里面经常提到的向量化运算的功能,比如之前大家常用的就是numba和jax中的向量化运算的接口。虽然numpy中也使用到了向量化的运算,比如计算两个numpy数组的加和,就是一种向量化的运算。但是在numpy中模块封装的较好,定制化程度低,但是使用便捷,只需要调用最上层的接口即可。现在最新版本的mindspore也已经推出了vmap的功能,像mindspore、numba还有jax,与numpy的最大区别就是,需要在使用过程中对需要向量化运算的函数额外嵌套一层vmap的函数,这样就可以实现只对需要向量化运算的模块进行扩展。用一个公式来理解向量化运算的话就是:
所谓的分子力场,就是用一些计算量较小的函数,来拟合并替代一部分传统第一性原理计算的结果。这个结果,包含了势能和作用力,再用朗之万动力学进行演化,这才使得我们可以在计算机上模拟一个分子动力学的过程。否则在第一性原理计算的框架下,要想获得动力学统计的信息,是非常困难的。
在求解矩阵中,往往有很多很好的,经过高度优化的线性代数库,如octave,matlib,python numpy, c++,java. 我们使用这些线性代数库,可以短短几行实现 所要的效果。
虽然之前也在[[50-R茶话会10-编程效率提升指北]] 中提过向量化可以极大的改善效率。
逻辑回归是一个主要用于二分分类类的算法。那么逻辑回归是给定一个xx , 输出一个该样本属于1对应类别的预测概率\hat{y}=P(y=1|x)y^=P(y=1∣x)。
为啥呢,因为深度学习中的数据量往往巨大,用for循环去跑的话效率会非常低下,相比之下,矩阵运算就会快得多。而python的矩阵“传播机制(broadcasting)”和专门用于矩阵计算的numpy包更是给了我们使用矩阵运算的理由。
简单来说,Numpy 是 Python 的一个科学计算包,包含了多维数组以及多维数组的操作。
假如在此刻,您已经将数据全部加载到panda的数据框架中,准备好进行一些探索性分析,但首先,您需要创建一些附加功能。自然地,您将转向apply函数。Apply很好,因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易,你设置好一切,运行你的代码,然后…
“Octave Tutorial——Vectorization”,是第二周内容的最后一次视频。
233酱工作中开始接触Presto等大数据分析场景下的内容,列式存储属于OLAP中重要的一环。这周主要花时间搜索阅读网上的相关资料,发现一众大数据、数据库开发等大佬们的总结文章,如知乎专栏:「分布式数据系统小菜」、「数据库内核」、「Presto」、「尬聊数据库」...这对我这种想要入门的小白是很好的读物。本篇文章是我主要基于上述专栏中的一些资料的笔记总结,因为能力有限,很难跳脱于本文参考资料的总结。希望本篇文章能对和我一样的小白起到科普作用,想要了解更多的小伙伴请移步以上专栏。另外,对OLAP/Presto等感兴趣的小伙伴也欢迎和233酱多多交流,一起学习进步,求抱大腿,hhh~~
Hi! 大家好,又和大家见面了。上次给大家介绍了Numba中一句话加速for循环的@jit加速你的python脚本,今天继续给大家介绍另外一个我觉得很不错的Numba的用法。
就循环向量化而言,循环内的条件语句通常会阻止向量化的发生。在某些简单的情况下,编译器可以执行中频转换以允许结果循环向量化。中频转换通常计算采用和未采用路径的结果,并使用条件选择指令而不是分支,但是这种结果并不总是可能的。其他时候,这是可能的,但是与生成非向量代码相比,这被认为是次优的。
从【DL笔记1】到【DL笔记N】,是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录,是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式,到用生动形象的例子去理解,到动手做实验去感知,到著名案例的学习,到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信,一路看下来,我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣,并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching,写下一篇篇笔记的同时,我也收获了更多深刻的体会,希望大家可以和我一同进步,共同享受AI无穷的乐趣。
想要实现将python函数向量化,Numpy中的vectorize 和frompyfunc函数都可以满足要求。
python作为一门编程语言,有非常大的生态优势,但是其执行效率一直被人诟病。纯粹的python代码跑起来速度会非常的缓慢,因此很多对性能要求比较高的python库,需要用C++或者Fortran来构造底层算法模块,再用python进行上层封装的方案。在前面写过的这篇博客中,介绍了使用f2py将fortran代码编译成动态链接库的方案,这可以认为是一种“事前编译”的手段。但是本文将要介绍一种即时编译(Just In Time,简称JIT)的手段,也就是在临近执行函数前,才对其进行编译。以下截图来自于参考链接4,讲述了关于常见的一些编译场景的区别:
这里调用一个abs的函数,我们先打开ClickHouse的Debug日志看一下执行计划。(当前ClickHouse不支持使用Explain语句来查看执行计划,这个确实是很蛋疼的~~)
选项1是肯定的,一个mini-batch的数据小于总样本,所以仅就一次迭代而言,mini-batch是快于整批迭代的。
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