funções numpy usadas em aprendizado de máquina

1. np.array(): Esta função é usada para criar arrays NumPy, que são as estruturas de dados fundamentais usadas no aprendizado de máquina.

2. np.zeros(), np.ones(), np.random.rand(), np.random.randn(): Essas funções são usadas para criar matrizes preenchidas com zeros, uns ou valores aleatórios, que são frequentemente usados ​​para inicializar parâmetros de modelo ou gerar dados sintéticos.

3. np.linspace(), np.logspace(): Essas funções são usadas para criar matrizes de valores espaçados uniformemente, o que pode ser útil para tarefas como engenharia de recursos ou visualização.

4. np.reshape(), np.transpose(), np.expand_dims(): Essas funções são usadas para manipular a forma e as dimensões de arrays, o que geralmente é necessário quando trabalhando com modelos de aprendizado de máquina.

5. np.concatenate(), np.stack(), np.vstack(), np.hstack(): Essas funções são usadas para combinar vários arrays ao longo de diferentes eixos, o que pode ser útil para tarefas como engenharia de recursos ou aumento de dados.

6. np.sum(), np.mean(), np.std(), np.var(): Essas funções são usadas para calcular estatísticas básicas propriedades de matrizes, que podem ser úteis para análise de dados e engenharia de recursos.

7. np.dot(), np.matmul(): Essas funções são usadas para realizar a multiplicação de matrizes, que é uma operação fundamental em muitos algoritmos de aprendizado de máquina.

8. np.linalg.inv(), np.linalg.eig(), np.linalg.svd(): Essas funções são usadas para realizar operações de álgebra linear, como inversão de matriz, decomposição de autovalores e decomposição de valores singulares, que são importantes no aprendizado de máquina para tarefas como redução de dimensionalidade e otimização de modelo.

9. np.argmax(), np.argsort(): Essas funções são usadas para encontrar os índices dos valores máximos ou classificados em uma matriz, o que pode ser útil para tarefas como classificação ou classificação .

10. np.where(): Esta função é usada para aplicar lógica condicional a arrays, o que pode ser útil para tarefas como engenharia de recursos ou pré-processamento de dados.

Estes são apenas alguns exemplos das muitas funções NumPy comumente usadas em aprendizado de máquina. As funções específicas utilizadas dependerão do problema específico e dos requisitos do modelo de aprendizado de máquina utilizado.

Citações:
[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

como o produto escalar do NumPy difere da multiplicação de matrizes em outras bibliotecas

As principais diferenças entre a função `np.dot()` do NumPy e a multiplicação de matrizes em outras bibliotecas são:

1. Dimensionalidade:
- `np.dot()` pode lidar com arrays de diferentes dimensões, realizando diferentes operações com base nas formas de entrada.
- Para arrays 1D, `np.dot()` calcula o produto interno.
- Para arrays 2D, `np.dot()` calcula a multiplicação da matriz.
- Para matrizes de dimensões superiores, `np.dot()` executa uma soma do produto sobre o último eixo do primeiro argumento e o penúltimo eixo do segundo argumento.

2. Eficiência:
- O `np.dot()` do NumPy é altamente otimizado e usa bibliotecas BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) eficientes, tornando-o muito rápido.
- Outras bibliotecas podem não ter o mesmo nível de otimização, especialmente para matrizes grandes ou matrizes de alta dimensão.

3. Sintaxe:
- No Python 3.5 e posterior, o operador `@` pode ser usado para multiplicação de matrizes, que é mais intuitivo e conciso do que chamar `np.dot()`.
- Outras bibliotecas podem ter sua própria sintaxe para multiplicação de matrizes, que pode ser diferente da `np.dot()` do NumPy.

4. Flexibilidade:
- `np.dot()` é mais flexível no tratamento de arrays de diferentes dimensões, enquanto a multiplicação de matrizes em outras bibliotecas pode ter requisitos mais rígidos nas formas de entrada.

5. Convenção de Nomenclatura:
- O nome `np.dot()` pode ser enganoso, pois executa produto escalar e multiplicação de matrizes dependendo das formas de entrada.
- Outras bibliotecas podem ter nomes de funções mais descritivos, como `matrix_multiply()` ou `matmul()`, para distinguir claramente entre produto escalar e multiplicação de matrizes.

Em resumo, embora as operações matemáticas subjacentes possam ser semelhantes, a função `np.dot()` do NumPy fornece uma implementação mais flexível e eficiente de produto escalar e multiplicação de matrizes em comparação com outras bibliotecas, mas a convenção de nomenclatura pode ser confusa. A introdução do operador `@` no Python 3.5+ ajuda a tornar a multiplicação de matrizes mais intuitiva.

Citações:
[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

há algum cenário em que np.dot é preferível a @ ou np.matmul

Sim, existem cenários em que `np.dot` é preferível a `@` ou `np.matmul`. Aqui estão alguns casos em que `np.dot` pode ser mais adequado:

1. Compatibilidade com versões mais antigas do Python: `np.dot` está disponível em todas as versões do NumPy, incluindo as mais antigas. Se você precisar oferecer suporte a versões mais antigas do Python, `np.dot` é uma escolha mais segura.

2. Casos de uso específicos: `np.dot` pode lidar com certas operações que `@` e `np.matmul` não fazem. Por exemplo, se você precisar executar um produto escalar ao longo de um eixo específico, `np.dot` pode lidar com isso mais facilmente.

3. Legibilidade e clareza: Em alguns casos, usar `np.dot` pode tornar o código mais legível e fácil de entender. Por exemplo, se você estiver executando um produto escalar em uma expressão complexa, usar `np.dot` pode tornar o código mais conciso e fácil de seguir.

4. Desempenho: Em alguns casos, `np.dot` pode ser mais rápido que `@` ou `np.matmul` devido à maneira como ele lida com certas operações. No entanto, isso geralmente não é uma preocupação significativa, a menos que você esteja trabalhando com conjuntos de dados muito grandes.

5. Código legado: Se você estiver trabalhando com código legado que usa `np.dot`, pode ser mais fácil usar `np.dot` para manter a compatibilidade e evitar possíveis problemas com a atualização para versões mais recentes do NumPy .

Aqui estão alguns cenários onde `np.dot` pode ser preferido em vez de `@` ou `np.matmul`:

- Compatibilidade com versões mais antigas do Python: Se você precisa oferecer suporte a versões mais antigas do Python, `np.dot` é uma escolha mais segura.
- Casos de uso específicos: Se você precisar executar um produto escalar ao longo de um eixo específico, `np.dot` pode lidar com isso mais facilmente.
- Legibilidade e clareza: Em alguns casos, usar `np.dot` pode tornar o código mais legível e fácil de entender.
- Desempenho: Em alguns casos, `np.dot` pode ser mais rápido que `@` ou `np.matmul` devido à maneira como ele lida com certas operações.
- Código legado: Se você estiver trabalhando com código legado que usa `np.dot`, pode ser mais fácil usar `np.dot` para manter a compatibilidade e evitar possíveis problemas com a atualização para versões mais recentes do NumPy.

Em resumo, embora `@` e `np.matmul` sejam geralmente mais eficientes e legíveis, há cenários em que `np.dot` pode ser mais adequado.