吴恩达机器学习代码优化

对于吴恩达机器学习课程中的代码，可以从以下几个方面进行优化：

1. 向量化：使用numpy等库进行向量化操作，能够显著提高代码运行效率，避免循环等低效操作。

2. 正则化：对于模型过拟合的情况，可以使用L1或L2正则化来减小模型复杂度，避免过拟合。

3. 小批量梯度下降：使用小批量梯度下降来更新参数，可以减小每次迭代的时间，提高模型训练速度。

4. 学习率调整：使用学习率衰减策略，例如指数衰减或余弦退火等，来提高模型训练效果。

5. 随机初始化：对于神经网络的参数初始化，可以使用随机初始化来避免参数陷入局部最优解。

6. 调试技巧：使用调试技巧来快速定位代码中的错误，例如断点调试、日志记录等。

以上是优化吴恩达机器学习代码的一些方法，需要根据具体情况进行选择和调整。