numpy-functies die worden gebruikt bij machinaal leren

1. np.array(): deze functie wordt gebruikt om NumPy-arrays te maken, dit zijn de fundamentele gegevensstructuren die worden gebruikt bij machinaal leren.

2. np.zeros(), np.ones(), np.random.rand(), np.random.randn(): deze functies worden gebruikt om arrays te maken die zijn gevuld met nullen, enen of willekeurige waarden, die vaak worden gebruikt voor het initialiseren van modelparameters of het genereren van synthetische gegevens.

3. np.linspace(), np.logspace(): deze functies worden gebruikt om arrays met gelijkmatig verdeelde waarden te maken, wat handig kan zijn voor taken zoals feature-engineering of visualisatie.

4. np.reshape(), np.transpose(), np.expand_dims(): deze functies worden gebruikt om de vorm en afmetingen van arrays te manipuleren, wat vaak nodig is werken met machine learning-modellen.

5. np.concatenate(), np.stack(), np.vstack(), np.hstack(): deze functies worden gebruikt om meerdere arrays te combineren langs verschillende assen, wat handig kan zijn voor taken zoals feature engineering of data-augmentatie.

6. np.sum(), np.mean(), np.std(), np.var(): deze functies worden gebruikt om basisstatistische gegevens te berekenen eigenschappen van arrays, wat handig kan zijn voor data-analyse en feature-engineering.

7. np.dot(), np.matmul(): deze functies worden gebruikt om matrixvermenigvuldiging uit te voeren, wat een fundamentele bewerking is in veel machine learning-algoritmen.

8. np.linalg.inv(), np.linalg.eig(), np.linalg.svd(): deze functies worden gebruikt om lineaire algebra-bewerkingen uit te voeren, zoals matrixinversie, eigenwaarde-ontleding en singuliere-waarde-ontleding, die belangrijk zijn bij machine learning voor taken als dimensionaliteitsreductie en modeloptimalisatie.

9. np.argmax(), np.argsort(): deze functies worden gebruikt om de indices van de maximale of gesorteerde waarden in een array te vinden, wat handig kan zijn voor taken zoals classificatie of rangschikking .

10. np.where(): deze functie wordt gebruikt om voorwaardelijke logica toe te passen op arrays, wat handig kan zijn voor taken zoals feature-engineering of gegevensvoorverwerking.

Dit zijn slechts enkele voorbeelden van de vele NumPy-functies die vaak worden gebruikt bij machine learning. De specifieke functies die worden gebruikt, zullen afhangen van het specifieke probleem en de vereisten van het gebruikte machine learning-model.

Citaties:
[1] https://madewithml.com/courses/foundations/numpy/
[2] https://faculty.washington.edu/otoomet/machinelearning-py/numpy-and-pandas.html
[3] https://www.youtube.com/watch?v=gnKbAAVUzro
[4] https://www.naukri.com/code360/library/important-numpy-functions-for-ml
[5] https://becominghuman.ai/an-essential-guide-to-numpy-for-machine-learning-in-python-5615e1758301?gi=adb6aadca980

hoe verschilt het puntproduct van NumPy van matrixvermenigvuldiging in andere bibliotheken

De belangrijkste verschillen tussen de functie `np.dot()` van NumPy en de matrixvermenigvuldiging in andere bibliotheken zijn:

1. Dimensionaliteit:
- `np.dot()` kan arrays van verschillende afmetingen verwerken en verschillende bewerkingen uitvoeren op basis van de invoervormen.
- Voor 1D-arrays berekent `np.dot()` het inproduct.
- Voor 2D-arrays berekent `np.dot()` de matrixvermenigvuldiging.
- Voor hogerdimensionale arrays voert `np.dot()` een somproduct uit over de laatste as van het eerste argument en de voorlaatste as van het tweede argument.

2. Efficiëntie:
- NumPy's `np.dot()` is sterk geoptimaliseerd en maakt gebruik van efficiënte BLAS-bibliotheken (Basic Linear Algebra Subprograms) onder de motorkap, waardoor het erg snel is.
- Andere bibliotheken hebben mogelijk niet hetzelfde optimalisatieniveau, vooral niet voor grote matrices of hoogdimensionale arrays.

3. Syntaxis:
- In Python 3.5 en hoger kan de operator `@` worden gebruikt voor matrixvermenigvuldiging, wat intuïtiever en beknopter is dan het aanroepen van `np.dot()`.
- Andere bibliotheken kunnen hun eigen syntaxis hebben voor matrixvermenigvuldiging, die kan verschillen van NumPy's `np.dot()`.

4. Flexibiliteit:
- `np.dot()` is flexibeler in het omgaan met arrays van verschillende afmetingen, terwijl matrixvermenigvuldiging in andere bibliotheken mogelijk strengere eisen stelt aan de invoervormen.

5. Naamgevingsconventie:
- De naam `np.dot()` kan misleidend zijn, omdat deze zowel puntproduct- als matrixvermenigvuldiging uitvoert, afhankelijk van de invoervormen.
- Andere bibliotheken kunnen meer beschrijvende functienamen hebben, zoals `matrix_multiply()` of `matmul()`, om duidelijk onderscheid te maken tussen puntproduct en matrixvermenigvuldiging.

Samenvattend: hoewel de onderliggende wiskundige bewerkingen vergelijkbaar kunnen zijn, biedt de functie `np.dot()` van NumPy een flexibelere en efficiëntere implementatie van puntproduct- en matrixvermenigvuldiging vergeleken met andere bibliotheken, maar de naamgevingsconventie kan verwarrend zijn. De introductie van de `@` operator in Python 3.5+ helpt om matrixvermenigvuldiging intuïtiever te maken.

Citaties:
[1] https://stackoverflow.com/questions/34142485/difference-between-numpy-dot-and-python-3-5-matrix-multiplication
[2] https://www.w3resource.com/python-exercises/numpy/advanced-numpy-exercise-1.php
[3] https://mkang32.github.io/python/2020/08/30/numpy-matmul.html
[4] https://www.includehelp.com/python/difference-between-numpy-dot-and-inner-methods.aspx
[5] https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.dot.html

zijn er scenario's waarin np.dot de voorkeur heeft boven @ of np.matmul

Ja, er zijn scenario's waarbij `np.dot` de voorkeur heeft boven `@` of `np.matmul`. Hier zijn enkele gevallen waarin `np.dot` geschikter zou kunnen zijn:

1. Compatibiliteit met oudere Python-versies: `np.dot` is beschikbaar in alle versies van NumPy, inclusief oudere versies. Als je oudere Python-versies moet ondersteunen, is `np.dot` een veiligere keuze.

2. Specifieke gebruiksscenario's: `np.dot` kan bepaalde bewerkingen uitvoeren die `@` en `np.matmul` niet kunnen. Als u bijvoorbeeld een puntproduct langs een specifieke as moet uitvoeren, kan `np.dot` dit gemakkelijker aan.

3. Leesbaarheid en duidelijkheid: In sommige gevallen kan het gebruik van `np.dot` de code leesbaarder en gemakkelijker te begrijpen maken. Als u bijvoorbeeld een puntproduct in een complexe expressie uitvoert, kan het gebruik van `np.dot` de code beknopter en gemakkelijker te volgen maken.

4. Prestaties: In sommige gevallen kan `np.dot` sneller zijn dan `@` of `np.matmul` vanwege de manier waarop het bepaalde bewerkingen afhandelt. Dit is echter over het algemeen geen groot probleem, tenzij u met zeer grote datasets werkt.

5. Legacy code: Als u met verouderde code werkt die `np.dot` gebruikt, is het misschien gemakkelijker om bij `np.dot` te blijven om de compatibiliteit te behouden en mogelijke problemen met het upgraden naar nieuwere versies van NumPy te voorkomen .

Hier zijn enkele scenario's waarin `np.dot` mogelijk de voorkeur heeft boven `@` of `np.matmul`:

- Compatibiliteit met oudere Python-versies: als je oudere Python-versies moet ondersteunen, is `np.dot` een veiligere keuze.
- Specifieke gebruiksscenario's: als u een puntproduct langs een specifieke as moet uitvoeren, kan `np.dot` dit gemakkelijker aan.
- Leesbaarheid en duidelijkheid: in sommige gevallen kan het gebruik van `np.dot` de code leesbaarder en gemakkelijker te begrijpen maken.
- Prestaties: In sommige gevallen kan `np.dot` sneller zijn dan `@` of `np.matmul` vanwege de manier waarop het bepaalde bewerkingen afhandelt.
- Legacy code: Als u met verouderde code werkt die `np.dot` gebruikt, is het misschien gemakkelijker om bij `np.dot` te blijven om de compatibiliteit te behouden en mogelijke problemen met het upgraden naar nieuwere versies van NumPy te voorkomen.

Samenvattend: hoewel `@` en `np.matmul` over het algemeen efficiënter en leesbaarder zijn, zijn er scenario's waarin `np.dot` geschikter zou kunnen zijn.