機械学習で使用される numpy 関数

1. np.array(): この関数は、機械学習で使用される基本的なデータ構造である NumPy 配列を作成するために使用されます。

2. np.zeros()、np.ones()、np.random.rand()、np.random.randn(): これらの関数が使用されますモデル パラメーターの初期化や合成データの生成によく使用される、0、1、またはランダムな値で満たされた配列を作成します。

3. np.linspace()、np.logspace(): これらの関数は、等間隔の値の配列を作成するために使用されます。これは、特徴量エンジニアリングや視覚化などのタスクに役立ちます。

4. np.reshape()、np.transpose()、np.expand_dims(): これらの関数は、配列の形状と次元を操作するために使用されます。これは、次の場合に必要になることがよくあります。機械学習モデルを操作します。

5. np.concatenate()、np.stack()、np.vstack()、np.hstack(): これらの関数は、複数の配列を結合するために使用されます。これは、特徴エンジニアリングやデータ拡張などのタスクに役立ちます。

6. np.sum()、np.mean()、np.std()、np.var(): これらの関数は、基本的な統計を計算するために使用されます。配列のプロパティ。これはデータ分析や特徴エンジニアリングに役立ちます。

7. np.dot()、np.matmul(): これらの関数は、多くの機械学習アルゴリズムの基本演算である行列乗算を実行するために使用されます。

8. np.linalg.inv()、np.linalg.eig()、np.linalg.svd(): これらの関数は、次のような線形代数演算を実行するために使用されます。逆行列、固有値分解、特異値分解。これらは、次元削減やモデルの最適化などのタスクの機械学習において重要です。

9. np.argmax()、np.argsort(): これらの関数は、配列内の最大値または並べ替えられた値のインデックスを見つけるために使用され、分類やランキングなどのタスクに役立ちます。 。

10. np.where(): この関数は条件付きロジックを配列に適用するために使用され、特徴量エンジニアリングやデータの前処理などのタスクに役立ちます。

これらは、機械学習で一般的に使用される多くの NumPy 関数のほんの一例です。使用される特定の関数は、特定の問題と使用される機械学習モデルの要件によって異なります。

引用:
[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

NumPy の内積は他のライブラリの行列乗算とどう違うのですか

NumPy の「np.dot()」関数と他のライブラリの行列乗算の主な違いは次のとおりです。

1. 次元:
- `np.dot()` は、異なる次元の配列を処理し、入力形状に基づいて異なる演算を実行できます。
- 1D 配列の場合、`np.dot()` は内積を計算します。
- 2D 配列の場合、`np.dot()` は行列の乗算を計算します。
- 高次元配列の場合、`np.dot()` は、最初の引数の最後の軸と 2 番目の引数の最後から 2 番目の軸の和積を実行します。

2. 効率:
- NumPy の `np.dot()` は高度に最適化されており、内部で効率的な BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) ライブラリを使用しているため、非常に高速です。
- 他のライブラリは、特に大きな行列や高次元配列の場合、同じレベルの最適化を備えていない可能性があります。

3. 構文:
- Python 3.5 以降では、行列の乗算に `@` 演算子を使用できます。これは、`np.dot()` を呼び出すよりも直感的で簡潔です。
- 他のライブラリには行列乗算のための独自の構文があり、NumPy の `np.dot()` とは異なる場合があります。

4. 柔軟性:
- `np.dot()` は、異なる次元の配列をより柔軟に処理できますが、他のライブラリの行列乗算には入力形状に関してより厳しい要件がある可能性があります。

5. 命名規則:
- `np.dot()` という名前は、入力形状に応じてドット積と行列乗算の両方を実行するため、誤解を招く可能性があります。
- 他のライブラリには、ドット積と行列の乗算を明確に区別するために、`matrix_multiply()` や `matmul()` などのよりわかりやすい関数名が付いている場合があります。

要約すると、基礎となる数学演算は似ていますが、NumPy の「np.dot()」関数は他のライブラリと比較してより柔軟で効率的なドット積と行列の乗算の実装を提供しますが、命名規則が混乱を招く可能性があります。 Python 3.5 以降での `@` 演算子の導入により、行列の乗算がより直感的に行えるようになりました。

引用:
[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

@ や np.matmul よりも np.dot が優先されるシナリオはありますか

はい、`@` や `np.matmul` よりも `np.dot` が優先されるシナリオがあります。 「np.dot」の方が適している可能性があるいくつかのケースを以下に示します。

1. 古い Python バージョンとの互換性: `np.dot` は、古いバージョンを含む NumPy のすべてのバージョンで利用できます。古い Python バージョンをサポートする必要がある場合は、「np.dot」を選択する方が安全です。

2. 特定の使用例: `np.dot` は、`@` および `np.matmul` が処理できない特定の操作を処理できます。たとえば、特定の軸に沿ってドット積を実行する必要がある場合、「np.dot」を使用するとこれをより簡単に処理できます。

3. 可読性と明確さ: 場合によっては、「np.dot」を使用すると、コードがより読みやすく、理解しやすくなります。たとえば、複雑な式でドット積を実行する場合、「np.dot」を使用するとコードがより簡潔になり、理解しやすくなります。

4. パフォーマンス: 場合によっては、特定の操作の処理方法により、`np.dot` の方が `@` や `np.matmul` よりも高速になることがあります。ただし、非常に大規模なデータセットを操作する場合を除き、これは一般に重大な問題ではありません。

5. レガシー コード: 「np.dot」を使用するレガシー コードを使用している場合は、互換性を維持し、NumPy の新しいバージョンへのアップグレードに伴う潜在的な問題を回避するために、「np.dot」を使用する方が簡単かもしれません。 。

以下に、`@` や `np.matmul` よりも `np.dot` が優先されるシナリオをいくつか示します。

- 古い Python バージョンとの互換性: 古い Python バージョンをサポートする必要がある場合は、「np.dot」を選択する方が安全です。
- 特定の使用例: 特定の軸に沿ってドット積を実行する必要がある場合、「np.dot」を使用するとこれをより簡単に処理できます。
- 読みやすさと明確さ: 場合によっては、「np.dot」を使用すると、コードがより読みやすく、理解しやすくなります。
- パフォーマンス: 場合によっては、特定の操作の処理方法により、`np.dot` の方が `@` や `np.matmul` よりも高速になることがあります。
- レガシー コード: `np.dot` を使用するレガシー コードを使用している場合は、互換性を維持し、NumPy の新しいバージョンへのアップグレードに伴う潜在的な問題を回避するために、`np.dot` を使い続けるほうが簡単かもしれません。

要約すると、一般に「@」と「np.matmul」の方が効率的で読みやすいですが、「np.dot」の方が適しているシナリオもあります。