koneoppimisessa käytetyt numpy-funktiot

1. np.array(): Tätä funktiota käytetään NumPy-taulukoiden luomiseen, jotka ovat koneoppimisen perustietorakenteita.

2. np.zeros(), np.ones(), np.random.rand(), np.random.randn(): Näitä toimintoja käytetään luoda taulukoita, jotka on täynnä nollia, ykkösiä tai satunnaisarvoja, joita käytetään usein malliparametrien alustamiseen tai synteettisen tiedon luomiseen.

3. np.linspace(), np.logspace(): Näitä toimintoja käytetään luomaan tasaisin välimatkoin olevia arvoja, jotka voivat olla hyödyllisiä tehtävissä, kuten piirteiden suunnittelussa tai visualisoinnissa.

4. np.reshape(), np.transpose(), np.expand_dims(): Näitä toimintoja käytetään taulukoiden muodon ja mittojen muokkaamiseen, mikä on usein tarpeen, kun koneoppimismallien parissa työskenteleminen.

5. np.concatenate(), np.stack(), np.vstack(), np.hstack(): Näitä toimintoja käytetään useiden taulukoiden yhdistämiseen eri akseleilla, mikä voi olla hyödyllistä tehtävissä, kuten ominaisuuksien suunnittelussa tai tietojen lisäämisessä.

6. np.sum(), np.mean(), np.std(), np.var(): Näitä funktioita käytetään perustilastojen laskemiseen taulukoiden ominaisuudet, joista voi olla hyötyä data-analyysissä ja ominaisuussuunnittelussa.

7. np.dot(), np.matmul(): Näitä funktioita käytetään suorittamaan matriisin kertolasku, joka on perustoiminto monissa koneoppimisalgoritmeissa.

8. np.linalg.inv(), np.linalg.eig(), np.linalg.svd(): Näitä toimintoja käytetään lineaaristen algebratoimintojen suorittamiseen, kuten matriisin inversio, ominaisarvon hajottelu ja singulaaristen arvojen hajottelu, jotka ovat tärkeitä koneoppimisessa tehtävissä, kuten ulottuvuuksien vähentämisessä ja mallin optimoinnissa.

9. np.argmax(), np.argsort(): Näitä toimintoja käytetään taulukon enimmäisarvojen tai lajiteltujen arvojen indeksien löytämiseen, joista voi olla hyötyä tehtävissä, kuten luokittelussa tai rankingissa. .

10. np.where(): Tätä toimintoa käytetään ehdollisen logiikan soveltamiseen taulukoihin, mikä voi olla hyödyllistä tehtävissä, kuten ominaisuuksien suunnittelussa tai tietojen esikäsittelyssä.

Nämä ovat vain muutamia esimerkkejä monista NumPy-funktioista, joita käytetään yleisesti koneoppimisessa. Käytettävät erityiset toiminnot riippuvat tietystä ongelmasta ja käytettävän koneoppimismallin vaatimuksista.

Lainaukset:
[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

miten NumPyn pistetulo eroaa muiden kirjastojen matriisikertoloista

Tärkeimmät erot NumPyn np.dot()-funktion ja matriisikertomisen välillä muissa kirjastoissa ovat:

1. Ulottuvuus:
- `np.dot()` voi käsitellä erikokoisia taulukoita ja suorittaa erilaisia ​​toimintoja syötettyjen muotojen perusteella.
- 1D-taulukoille `np.dot()` laskee sisätulon.
- 2D-taulukoissa `np.dot()' laskee matriisikertoimen.
- Suuremman ulottuvuuden taulukoissa `np.dot()` suorittaa summatulon ensimmäisen argumentin viimeiselle akselille ja toisen argumentin toisesta viimeiseen akselille.

2. Tehokkuus:
- NumPyn `np.dot()` on erittäin optimoitu ja käyttää tehokkaita BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) -kirjastoja konepellin alla, mikä tekee siitä erittäin nopean.
- Muissa kirjastoissa ei välttämättä ole samaa optimointitasoa, etenkään suurille matriiseille tai suuriulotteisille taulukoille.

3. Syntaksi:
- Python 3.5:ssä ja uudemmissa versioissa @-operaattoria voidaan käyttää matriisin kertomiseen, mikä on intuitiivisempaa ja ytimekkäämpää kuin np.dot()-funktion kutsuminen.
- Muilla kirjastoilla voi olla oma syntaksi matriisin kertolaskua varten, joka voi poiketa NumPyn np.dot()-funktiosta.

4. Joustavuus:
- `np.dot()` on joustavampi erikokoisten taulukoiden käsittelyssä, kun taas matriisikertolasku muissa kirjastoissa voi asettaa tiukempia vaatimuksia syötemuodoille.

5. Nimisopimus:
- Nimi `np.dot()` voi olla harhaanjohtava, koska se suorittaa sekä pistetulo- että matriisikerronnan syöttömuodoista riippuen.
- Muilla kirjastoilla voi olla kuvaavampia funktionimiä, kuten "matrix_multiply()" tai "matmul()", jotta pistetulo- ja matriisikertominen voidaan erottaa selvästi toisistaan.

Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka taustalla olevat matemaattiset operaatiot voivat olla samankaltaisia, NumPyn `np.dot()`-funktio tarjoaa joustavamman ja tehokkaamman pistetulo- ja matriisikerronnan toteutuksen muihin kirjastoihin verrattuna, mutta nimeämiskäytäntö voi olla hämmentävää. @-operaattorin käyttöönotto Python 3.5+:ssa auttaa tekemään matriisin kertomisesta intuitiivisempaa.

Lainaukset:
[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

onko olemassa skenaarioita, joissa np.dot on suositeltavampi kuin @ tai np.matmul

Kyllä, on tilanteita, joissa "np.dot" on parempi kuin "@" tai "np.matmul". Tässä on joitain tapauksia, joissa "np.dot" saattaa olla sopivampi:

1. Yhteensopivuus vanhempien Python-versioiden kanssa: `np.dot` on saatavilla kaikissa NumPyn versioissa, myös vanhemmissa. Jos sinun on tuettava vanhempia Python-versioita, `np.dot` on turvallisempi valinta.

2. Tietyt käyttötapaukset: "np.dot" voi käsitellä tiettyjä toimintoja, joita "@" ja "np.matmul" eivät. Jos sinun on esimerkiksi suoritettava pistetulo tiettyä akselia pitkin, np.dot pystyy käsittelemään tämän helpommin.

3. Luettavuus ja selkeys: Joissakin tapauksissa koodin "np.dot" käyttö voi tehdä koodista luettavamman ja helpommin ymmärrettävän. Jos esimerkiksi suoritat pistetulon monimutkaisessa lausekkeessa, np.dot-koodin käyttäminen voi tehdä koodista tiiviimmän ja helpommin seurattavan.

4. Suorituskyky: Joissakin tapauksissa "np.dot" saattaa olla nopeampi kuin "@" tai "np.matmul", koska se käsittelee tiettyjä toimintoja. Tämä ei kuitenkaan yleensä ole merkittävä huolenaihe, ellet työskentele erittäin suurten tietojoukkojen kanssa.

5. Vanha koodi: Jos käytät vanhaa koodia, joka käyttää np.dot-koodia, saattaa olla helpompaa käyttää np.dot-koodia yhteensopivuuden ylläpitämiseksi ja mahdollisten ongelmien välttämiseksi uudempiin NumPy-versioihin päivittämisessä. .

Tässä on joitain tilanteita, joissa "np.dot" saatetaan suosia "@" tai "np.matmul" sijaan:

- Yhteensopivuus vanhempien Python-versioiden kanssa: Jos sinun on tuettava vanhempia Python-versioita, `np.dot` on turvallisempi valinta.
- Tietyt käyttötapaukset: Jos sinun on suoritettava pistetulo tiettyä akselia pitkin, np.dot pystyy käsittelemään tämän helpommin.
- Luettavuus ja selkeys: Joissakin tapauksissa koodin "np.dot" käyttö voi tehdä koodista luettavamman ja helpommin ymmärrettävän.
- Suorituskyky: Joissakin tapauksissa "np.dot" saattaa olla nopeampi kuin "@" tai "np.matmul", koska se käsittelee tiettyjä toimintoja.
- Vanha koodi: Jos käytät vanhaa koodia, joka käyttää np.dot-koodia, saattaa olla helpompaa käyttää np.dot-koodia yhteensopivuuden ylläpitämiseksi ja mahdollisten ongelmien välttämiseksi uudempiin NumPy-versioihin päivittämisessä.

Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka "@" ja "np.matmul" ovat yleensä tehokkaampia ja luettavampia, on olemassa skenaarioita, joissa "np.dot" saattaa olla sopivampi.