funzioni numpy utilizzate nell'apprendimento automatico

1. np.array(): questa funzione viene utilizzata per creare array NumPy, che sono le strutture dati fondamentali utilizzate nell'apprendimento automatico.

2. np.zeros(), np.ones(), np.random.rand(), np.random.randn(): queste funzioni vengono utilizzate per creare array pieni di zeri, unità o valori casuali, che vengono spesso utilizzati per inizializzare i parametri del modello o generare dati sintetici.

3. np.linspace(), np.logspace(): queste funzioni vengono utilizzate per creare array di valori equidistanti, che possono essere utili per attività come l'ingegneria delle funzionalità o la visualizzazione.

4. np.reshape(), np.transpose(), np.expand_dims(): queste funzioni vengono utilizzate per manipolare la forma e le dimensioni degli array, cosa spesso necessaria quando lavorare con modelli di machine learning.

5. np.concatenate(), np.stack(), np.vstack(), np.hstack(): queste funzioni vengono utilizzate per combinare più array lungo assi diversi, il che può essere utile per attività come l'ingegneria delle funzionalità o l'aumento dei dati.

6. np.sum(), np.mean(), np.std(), np.var(): queste funzioni vengono utilizzate per calcolare statistiche di base proprietà degli array, che possono essere utili per l'analisi dei dati e l'ingegneria delle funzionalità.

7. np.dot(), np.matmul(): queste funzioni vengono utilizzate per eseguire la moltiplicazione di matrici, che è un'operazione fondamentale in molti algoritmi di apprendimento automatico.

8. np.linalg.inv(), np.linalg.eig(), np.linalg.svd(): queste funzioni vengono utilizzate per eseguire operazioni di algebra lineare, come inversione di matrice, scomposizione di autovalori e scomposizione di valori singolari, che sono importanti nell'apprendimento automatico per attività come la riduzione della dimensionalità e l'ottimizzazione del modello.

9. np.argmax(), np.argsort(): queste funzioni vengono utilizzate per trovare gli indici dei valori massimi o ordinati in un array, che possono essere utili per attività come la classificazione o la classificazione .

10. np.where(): questa funzione viene utilizzata per applicare la logica condizionale agli array, che può essere utile per attività come l'ingegneria delle funzionalità o la preelaborazione dei dati.

Questi sono solo alcuni esempi delle numerose funzioni NumPy comunemente utilizzate nell'apprendimento automatico. Le funzioni specifiche utilizzate dipenderanno dal problema particolare e dai requisiti del modello di apprendimento automatico utilizzato.

Citazioni:
[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

in cosa differisce il prodotto scalare di NumPy dalla moltiplicazione di matrici in altre librerie

Le differenze chiave tra la funzione `np.dot()` di NumPy e la moltiplicazione di matrici in altre librerie sono:

1. Dimensionalità:
- `np.dot()` può gestire array di diverse dimensioni, eseguendo diverse operazioni in base alle forme di input.
- Per gli array 1D, `np.dot()` calcola il prodotto interno.
- Per gli array 2D, `np.dot()` calcola la moltiplicazione della matrice.
- Per array di dimensioni superiori, `np.dot()` esegue un prodotto somma sull'ultimo asse del primo argomento e sul penultimo asse del secondo argomento.

2. Efficienza:
- `np.dot()` di NumPy è altamente ottimizzato e utilizza efficienti librerie BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) sotto il cofano, rendendolo molto veloce.
- Altre librerie potrebbero non avere lo stesso livello di ottimizzazione, soprattutto per matrici di grandi dimensioni o array ad alta dimensione.

3. Sintassi:
- In Python 3.5 e versioni successive, l'operatore `@` può essere utilizzato per la moltiplicazione di matrici, che è più intuitiva e concisa rispetto alla chiamata a `np.dot()`.
- Altre librerie potrebbero avere una propria sintassi per la moltiplicazione delle matrici, che potrebbe differire da `np.dot()` di NumPy.

4. Flessibilità:
- `np.dot()` è più flessibile nella gestione di array di diverse dimensioni, mentre la moltiplicazione di matrici in altre librerie può avere requisiti più rigidi sulle forme di input.

5. Convenzione di denominazione:
- Il nome `np.dot()` può essere fuorviante, poiché esegue sia il prodotto scalare che la moltiplicazione di matrici a seconda delle forme di input.
- Altre librerie potrebbero avere nomi di funzioni più descrittivi, come `matrix_multiply()` o `matmul()`, per distinguere chiaramente tra prodotto scalare e moltiplicazione di matrici.

In sintesi, sebbene le operazioni matematiche sottostanti possano essere simili, la funzione `np.dot()` di NumPy fornisce un'implementazione più flessibile ed efficiente del prodotto scalare e della moltiplicazione di matrici rispetto ad altre librerie, ma la convenzione di denominazione può creare confusione. L'introduzione dell'operatore `@` in Python 3.5+ aiuta a rendere la moltiplicazione di matrici più intuitiva.

Citazioni:
[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

esistono scenari in cui np.dot è preferito a @ o np.matmul

Sì, ci sono scenari in cui `np.dot` è preferito a `@` o `np.matmul`. Ecco alcuni casi in cui `np.dot` potrebbe essere più adatto:

1. Compatibilità con le versioni precedenti di Python: `np.dot` è disponibile in tutte le versioni di NumPy, comprese quelle precedenti. Se hai bisogno di supportare versioni precedenti di Python, `np.dot` è una scelta più sicura.

2. Casi d'uso specifici: `np.dot` può gestire determinate operazioni che `@` e `np.matmul` non fanno. Ad esempio, se devi eseguire un prodotto scalare lungo un asse specifico, `np.dot` può gestirlo più facilmente.

3. Leggibilità e chiarezza: in alcuni casi, l'utilizzo di `np.dot` può rendere il codice più leggibile e più facile da comprendere. Ad esempio, se stai eseguendo un prodotto scalare in un'espressione complessa, l'utilizzo di `np.dot` può rendere il codice più conciso e più facile da seguire.

4. Prestazioni: in alcuni casi, `np.dot` potrebbe essere più veloce di `@` o `np.matmul` a causa del modo in cui gestisce determinate operazioni. Tuttavia, questo non è generalmente un problema significativo a meno che non si lavori con set di dati molto grandi.

5. Codice legacy: se stai lavorando con codice legacy che utilizza `np.dot`, potrebbe essere più semplice attenersi a `np.dot` per mantenere la compatibilità ed evitare potenziali problemi con l'aggiornamento alle versioni più recenti di NumPy .

Ecco alcuni scenari in cui `np.dot` potrebbe essere preferito a `@` o `np.matmul`:

- Compatibilità con versioni Python precedenti: se è necessario supportare versioni Python precedenti, `np.dot` è una scelta più sicura.
- Casi d'uso specifici: se è necessario eseguire un prodotto scalare lungo un asse specifico, `np.dot` può gestirlo più facilmente.
- Leggibilità e chiarezza: in alcuni casi, l'utilizzo di `np.dot` può rendere il codice più leggibile e più facile da comprendere.
- Prestazioni: in alcuni casi, `np.dot` potrebbe essere più veloce di `@` o `np.matmul` a causa del modo in cui gestisce determinate operazioni.
- Codice legacy: se stai lavorando con codice legacy che utilizza `np.dot`, potrebbe essere più semplice attenersi a `np.dot` per mantenere la compatibilità ed evitare potenziali problemi con l'aggiornamento alle versioni più recenti di NumPy.

In sintesi, mentre `@` e `np.matmul` sono generalmente più efficienti e leggibili, ci sono scenari in cui `np.dot` potrebbe essere più adatto.