Numpy-Funktionen, die beim maschinellen Lernen verwendet werden

1. np.array(): Diese Funktion wird verwendet, um NumPy-Arrays zu erstellen, die die grundlegenden Datenstrukturen sind, die beim maschinellen Lernen verwendet werden.

2. np.zeros(), np.ones(), np.random.rand(), np.random.randn(): Diese Funktionen werden verwendet um mit Nullen, Einsen oder Zufallswerten gefüllte Arrays zu erstellen, die häufig zum Initialisieren von Modellparametern oder zum Generieren synthetischer Daten verwendet werden.

3. np.linspace(), np.logspace(): Diese Funktionen werden verwendet, um Arrays mit gleichmäßig verteilten Werten zu erstellen, die für Aufgaben wie Feature-Engineering oder Visualisierung nützlich sein können.

4. np.reshape(), np.transpose(), np.expand_dims(): Diese Funktionen werden verwendet, um die Form und Abmessungen von Arrays zu manipulieren, was oft notwendig ist, wenn Arbeiten mit Modellen des maschinellen Lernens.

5. np.concatenate(), np.stack(), np.vstack(), np.hstack(): Diese Funktionen werden verwendet, um mehrere Arrays zu kombinieren entlang verschiedener Achsen, was für Aufgaben wie Feature Engineering oder Datenerweiterung nützlich sein kann.

6. np.sum(), np.mean(), np.std(), np.var(): Diese Funktionen werden zur Berechnung grundlegender Statistiken verwendet Eigenschaften von Arrays, die für die Datenanalyse und das Feature-Engineering nützlich sein können.

7. np.dot(), np.matmul(): Diese Funktionen werden zur Durchführung einer Matrixmultiplikation verwendet, die eine grundlegende Operation in vielen Algorithmen für maschinelles Lernen darstellt.

8. np.linalg.inv(), np.linalg.eig(), np.linalg.svd(): Diese Funktionen werden verwendet, um lineare Algebra-Operationen durchzuführen, wie z Matrixinversion, Eigenwertzerlegung und Singulärwertzerlegung, die beim maschinellen Lernen für Aufgaben wie Dimensionsreduktion und Modelloptimierung wichtig sind.

9. np.argmax(), np.argsort(): Diese Funktionen werden verwendet, um die Indizes der maximalen oder sortierten Werte in einem Array zu finden, was für Aufgaben wie Klassifizierung oder Ranking nützlich sein kann .

10. np.where(): Diese Funktion wird verwendet, um bedingte Logik auf Arrays anzuwenden, was für Aufgaben wie Feature-Engineering oder Datenvorverarbeitung nützlich sein kann.

Dies sind nur einige Beispiele der vielen NumPy-Funktionen, die häufig beim maschinellen Lernen verwendet werden. Welche spezifischen Funktionen verwendet werden, hängt von der jeweiligen Problemstellung und den Anforderungen des verwendeten maschinellen Lernmodells ab.

Zitate:
[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

Wie unterscheidet sich das Skalarprodukt von NumPy von der Matrixmultiplikation in anderen Bibliotheken?

Die Hauptunterschiede zwischen der Funktion „np.dot()“ von NumPy und der Matrixmultiplikation in anderen Bibliotheken sind:

1. Dimensionalität:
- „np.dot()“ kann Arrays unterschiedlicher Dimensionen verarbeiten und basierend auf den Eingabeformen unterschiedliche Operationen ausführen.
– Für 1D-Arrays berechnet „np.dot()“ das innere Produkt.
- Für 2D-Arrays berechnet „np.dot()“ die Matrixmultiplikation.
– Für höherdimensionale Arrays führt „np.dot()“ ein Summenprodukt über die letzte Achse des ersten Arguments und die vorletzte Achse des zweiten Arguments durch.

2. Effizienz:
- „np.dot()“ von NumPy ist hochoptimiert und nutzt unter der Haube effiziente BLAS-Bibliotheken (Basic Linear Algebra Subprograms), was es sehr schnell macht.
- Andere Bibliotheken verfügen möglicherweise nicht über den gleichen Optimierungsgrad, insbesondere bei großen Matrizen oder hochdimensionalen Arrays.

3. Syntax:
- In Python 3.5 und höher kann der „@“-Operator für die Matrixmultiplikation verwendet werden, was intuitiver und prägnanter ist als der Aufruf von „np.dot()“.
- Andere Bibliotheken haben möglicherweise ihre eigene Syntax für die Matrixmultiplikation, die sich von NumPys „np.dot()“ unterscheiden kann.

4. Flexibilität:
- „np.dot()“ ist flexibler im Umgang mit Arrays unterschiedlicher Dimensionen, während die Matrixmultiplikation in anderen Bibliotheken möglicherweise strengere Anforderungen an die Eingabeformen stellt.

5. Namenskonvention:
– Der Name „np.dot()“ kann irreführend sein, da er abhängig von den Eingabeformen sowohl eine Skalarprodukt- als auch eine Matrixmultiplikation durchführt.
- Andere Bibliotheken haben möglicherweise aussagekräftigere Funktionsnamen, wie „matrix_multiply()“ oder „matmul()“, um klar zwischen Skalarprodukt und Matrixmultiplikation zu unterscheiden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die zugrunde liegenden mathematischen Operationen zwar ähnlich sein mögen, die Funktion „np.dot()“ von NumPy jedoch eine flexiblere und effizientere Implementierung der Skalarprodukt- und Matrixmultiplikation im Vergleich zu anderen Bibliotheken bietet, die Namenskonvention kann jedoch verwirrend sein. Die Einführung des „@“-Operators in Python 3.5+ trägt dazu bei, die Matrixmultiplikation intuitiver zu gestalten.

Zitate:
[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

Gibt es Szenarien, in denen np.dot gegenüber @ oder np.matmul bevorzugt wird?

Ja, es gibt Szenarien, in denen „np.dot“ gegenüber „@“ oder „np.matmul“ bevorzugt wird. Hier sind einige Fälle, in denen „np.dot“ möglicherweise besser geeignet ist:

1. Kompatibilität mit älteren Python-Versionen: „np.dot“ ist in allen Versionen von NumPy verfügbar, auch in älteren. Wenn Sie ältere Python-Versionen unterstützen müssen, ist „np.dot“ die sicherere Wahl.

2. Spezifische Anwendungsfälle: „np.dot“ kann bestimmte Vorgänge verarbeiten, die „@“ und „np.matmul“ nicht ausführen. Wenn Sie beispielsweise ein Skalarprodukt entlang einer bestimmten Achse erstellen müssen, kann „np.dot“ dies einfacher handhaben.

3. Lesbarkeit und Klarheit: In einigen Fällen kann die Verwendung von „np.dot“ den Code lesbarer und verständlicher machen. Wenn Sie beispielsweise ein Skalarprodukt in einem komplexen Ausdruck ausführen, kann die Verwendung von „np.dot“ den Code präziser und verständlicher machen.

4. Leistung: In einigen Fällen ist „np.dot“ aufgrund der Art und Weise, wie bestimmte Vorgänge verarbeitet werden, möglicherweise schneller als „@“ oder „np.matmul“. Dies stellt jedoch im Allgemeinen kein großes Problem dar, es sei denn, Sie arbeiten mit sehr großen Datensätzen.

5. Legacy-Code: Wenn Sie mit Legacy-Code arbeiten, der „np.dot“ verwendet, ist es möglicherweise einfacher, bei „np.dot“ zu bleiben, um die Kompatibilität aufrechtzuerhalten und mögliche Probleme beim Upgrade auf neuere Versionen von NumPy zu vermeiden .

Hier sind einige Szenarien, in denen „np.dot“ gegenüber „@“ oder „np.matmul“ bevorzugt werden könnte:

- Kompatibilität mit älteren Python-Versionen: Wenn Sie ältere Python-Versionen unterstützen müssen, ist „np.dot“ die sicherere Wahl.
- Spezifische Anwendungsfälle: Wenn Sie ein Skalarprodukt entlang einer bestimmten Achse durchführen müssen, kann „np.dot“ dies einfacher bewältigen.
- Lesbarkeit und Klarheit: In einigen Fällen kann die Verwendung von „np.dot“ den Code lesbarer und verständlicher machen.
- Leistung: In einigen Fällen ist „np.dot“ aufgrund der Art und Weise, wie bestimmte Vorgänge verarbeitet werden, möglicherweise schneller als „@“ oder „np.matmul“.
- Legacy-Code: Wenn Sie mit Legacy-Code arbeiten, der „np.dot“ verwendet, ist es möglicherweise einfacher, bei „np.dot“ zu bleiben, um die Kompatibilität aufrechtzuerhalten und potenzielle Probleme beim Upgrade auf neuere Versionen von NumPy zu vermeiden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass „@“ und „np.matmul“ im Allgemeinen effizienter und lesbarer sind, es jedoch Szenarien gibt, in denen „np.dot“ möglicherweise besser geeignet ist.