numpy функции, используемые в машинном обучении

1. np.array(): эта функция используется для создания массивов NumPy, которые являются фундаментальными структурами данных, используемыми в машинном обучении.

2. np.zeros(), np.ones(), np.random.rand(), np.random.randn(): эти функции используются для создания массивов, заполненных нулями, единицами или случайными значениями, которые часто используются для инициализации параметров модели или генерации синтетических данных.

3. np.linspace(), np.logspace(): эти функции используются для создания массивов равномерно расположенных значений, что может быть полезно для таких задач, как разработка функций или визуализация.

4. np.reshape(), np.transpose(), np.expand_dims(): эти функции используются для управления формой и размерами массивов, что часто необходимо, когда работа с моделями машинного обучения.

5. np.concatenate(), np.stack(), np.vstack(), np.hstack(): эти функции используются для объединения нескольких массивов. по разным осям, что может быть полезно для таких задач, как разработка функций или увеличение данных.

6. np.sum(), np.mean(), np.std(), np.var(): эти функции используются для вычисления основных статистических данных. свойства массивов, которые могут быть полезны для анализа данных и разработки функций.

7. np.dot(), np.matmul(): эти функции используются для выполнения умножения матриц, что является фундаментальной операцией во многих алгоритмах машинного обучения.

8. np.linalg.inv(), np.linalg.eig(), np.linalg.svd(): эти функции используются для выполнения операций линейной алгебры, таких как инверсия матрицы, разложение по собственным значениям и разложение по сингулярным значениям, которые важны в машинном обучении для таких задач, как уменьшение размерности и оптимизация модели.

9. np.argmax(), np.argsort(): эти функции используются для поиска индексов максимальных или отсортированных значений в массиве, что может быть полезно для таких задач, как классификация или ранжирование. .

10. np.where(): эта функция используется для применения условной логики к массивам, что может быть полезно для таких задач, как разработка функций или предварительная обработка данных.

Это всего лишь несколько примеров из множества функций NumPy, которые обычно используются в машинном обучении. Конкретные используемые функции будут зависеть от конкретной проблемы и требований используемой модели машинного обучения.

Цитаты:
[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

чем скалярное произведение NumPy отличается от умножения матриц в других библиотеках

Ключевые различия между функцией np.dot() в NumPy и умножением матриц в других библиотеках:

1. Размерность:
- `np.dot()` может обрабатывать массивы разных размеров, выполняя различные операции на основе входных фигур.
- Для одномерных массивов np.dot() вычисляет внутренний продукт.
- Для 2D-массивов np.dot() вычисляет умножение матрицы.
- Для массивов более высокой размерности np.dot() выполняет суммирование по последней оси первого аргумента и предпоследней оси второго аргумента.

2. Эффективность:
- `np.dot()` NumPy высоко оптимизирован и использует эффективные библиотеки BLAS (базовые подпрограммы линейной алгебры), что делает его очень быстрым.
— Другие библиотеки могут не иметь такого же уровня оптимизации, особенно для больших матриц или многомерных массивов.

3. Синтаксис:
- В Python 3.5 и более поздних версиях оператор `@` может использоваться для умножения матриц, что более интуитивно понятно и кратко, чем вызов `np.dot()`.
- Другие библиотеки могут иметь свой собственный синтаксис для умножения матриц, который может отличаться от `np.dot()` NumPy.

4. Гибкость:
- `np.dot()` более гибок при работе с массивами разных размеров, тогда как умножение матриц в других библиотеках может предъявлять более строгие требования к входным формам.

5. Соглашение об именах:
— Имя `np.dot()` может ввести в заблуждение, поскольку оно выполняет как скалярное произведение, так и умножение матриц в зависимости от входных фигур.
- Другие библиотеки могут иметь более описательные имена функций, такие как `matrix_multiply()` или `matmul()`, чтобы четко различать скалярное произведение и матричное умножение.

Подводя итог, можно сказать, что хотя базовые математические операции могут быть схожими, функция np.dot() в NumPy обеспечивает более гибкую и эффективную реализацию скалярного произведения и умножения матриц по сравнению с другими библиотеками, но соглашение об именах может сбивать с толку. Введение оператора @ в Python 3.5+ помогает сделать умножение матриц более интуитивным.

Цитаты:
[1] https://stackoverflow.com/questions/34142485/difference-between-numpy-dot-and-python-3-5-matrix-multiplication
[2] https://www.w3resource.com/python-exercisions/numpy/advanced-numpy-exercision-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.

существуют ли сценарии, в которых np.dot предпочтительнее @ или np.matmul

Да, существуют сценарии, в которых `np.dot` предпочтительнее `@` или `np.matmul`. Вот несколько случаев, когда np.dot может быть более подходящим:

1. Совместимость со старыми версиями Python: `np.dot` доступен во всех версиях NumPy, включая старые. Если вам нужна поддержка более старых версий Python, np.dot — более безопасный выбор.

2. Особые случаи использования: `np.dot` может обрабатывать определенные операции, которые `@` и `np.matmul` не поддерживают. Например, если вам нужно выполнить скалярное произведение вдоль определенной оси, np.dot справится с этой задачей проще.

3. Читаемость и ясность. В некоторых случаях использование np.dot может сделать код более читабельным и простым для понимания. Например, если вы выполняете скалярное произведение в сложном выражении, использование np.dot может сделать код более кратким и простым для понимания.

4. Производительность. В некоторых случаях `np.dot` может быть быстрее, чем `@` или `np.matmul` из-за способа обработки определенных операций. Однако, как правило, это не является серьезной проблемой, если вы не работаете с очень большими наборами данных.

5. Устаревший код. Если вы работаете с устаревшим кодом, использующим np.dot, возможно, будет проще придерживаться `np.dot`, чтобы обеспечить совместимость и избежать потенциальных проблем при обновлении до более новых версий NumPy. .

Вот несколько сценариев, в которых `np.dot` может быть предпочтительнее `@` или `np.matmul`:

- Совместимость со старыми версиями Python: если вам нужна поддержка старых версий Python, np.dot — более безопасный выбор.
- Особые случаи использования: если вам нужно выполнить скалярное произведение вдоль определенной оси, `np.dot` справится с этой задачей проще.
- Читаемость и ясность: в некоторых случаях использование np.dot может сделать код более читабельным и простым для понимания.
- Производительность: в некоторых случаях `np.dot` может быть быстрее, чем `@` или `np.matmul` из-за способа обработки определенных операций.
- Устаревший код: если вы работаете с устаревшим кодом, использующим np.dot, возможно, будет проще придерживаться `np.dot`, чтобы обеспечить совместимость и избежать потенциальных проблем при обновлении до более новых версий NumPy.

Подводя итог, можно сказать, что хотя `@` и `np.matmul`, как правило, более эффективны и удобочитаемы, существуют сценарии, в которых `np.dot` может быть более подходящим.