funkcije numpy, ki se uporabljajo pri strojnem učenju

1. np.array(): Ta funkcija se uporablja za ustvarjanje nizov NumPy, ki so temeljne podatkovne strukture, ki se uporabljajo pri strojnem učenju.

2. np.zeros(), np.ones(), np.random.rand(), np.random.randn(): te funkcije se uporabljajo za ustvarjanje nizov, napolnjenih z ničlami, enicami ali naključnimi vrednostmi, ki se pogosto uporabljajo za inicializacijo parametrov modela ali generiranje sintetičnih podatkov.

3. np.linspace(), np.logspace(): Ti funkciji se uporabljata za ustvarjanje nizov enakomerno razporejenih vrednosti, ki so lahko uporabne za naloge, kot sta inženiring funkcij ali vizualizacija.

4. np.reshape(), np.transpose(), np.expand_dims(): Te funkcije se uporabljajo za spreminjanje oblike in dimenzij nizov, kar je pogosto potrebno, ko delo z modeli strojnega učenja.

5. np.concatenate(), np.stack(), np.vstack(), np.hstack(): Te funkcije se uporabljajo za združevanje več nizov vzdolž različnih osi, kar je lahko uporabno za naloge, kot je inženiring funkcij ali povečanje podatkov.

6. np.sum(), np.mean(), np.std(), np.var(): te funkcije se uporabljajo za izračun osnovnih statističnih lastnosti nizov, ki so lahko uporabni za analizo podatkov in inženiring funkcij.

7. np.dot(), np.matmul(): Ti funkciji se uporabljata za izvajanje matričnega množenja, ki je temeljna operacija v mnogih algoritmih strojnega učenja.

8. np.linalg.inv(), np.linalg.eig(), np.linalg.svd(): te funkcije se uporabljajo za izvajanje operacij linearne algebre, kot je npr. matrično inverzijo, razgradnjo lastnih vrednosti in razgradnjo singularne vrednosti, ki so pomembni pri strojnem učenju za naloge, kot sta zmanjšanje dimenzij in optimizacija modela.

9. np.argmax(), np.argsort(): Ti funkciji se uporabljata za iskanje indeksov največjih ali razvrščenih vrednosti v matriki, kar je lahko uporabno za naloge, kot sta razvrščanje ali razvrščanje. .

10. np.where(): Ta funkcija se uporablja za uporabo pogojne logike v nizih, kar je lahko uporabno za naloge, kot je inženiring funkcij ali predobdelava podatkov.

To je le nekaj primerov številnih funkcij NumPy, ki se običajno uporabljajo pri strojnem učenju. Posebne uporabljene funkcije bodo odvisne od določenega problema in zahtev uporabljenega modela strojnega učenja.

Citati:
[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

kako se pikčasti produkt NumPy razlikuje od matričnega množenja v drugih knjižnicah

Ključne razlike med funkcijo NumPy `np.dot()` in množenjem matrik v drugih knjižnicah so:

1. Dimenzionalnost:
- `np.dot()` lahko obravnava nize različnih dimenzij in izvaja različne operacije glede na vhodne oblike.
- Za 1D nize `np.dot()` izračuna notranji produkt.
- Za 2D nize `np.dot()` izračuna matrično množenje.
- Za večdimenzionalna polja `np.dot()` izvede vsoto zmnožka preko zadnje osi prvega argumenta in predzadnje osi drugega argumenta.

2. Učinkovitost:
- NumPyjev `np.dot()` je visoko optimiziran in pod pokrovom uporablja učinkovite knjižnice BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms), zaradi česar je zelo hiter.
- Druge knjižnice morda nimajo enake stopnje optimizacije, zlasti za velike matrike ali visokodimenzionalna polja.

3. Sintaksa:
- V Pythonu 3.5 in novejših je za množenje matrik mogoče uporabiti operator `@`, kar je bolj intuitivno in jedrnato kot klic `np.dot()`.
- Druge knjižnice imajo lahko lastno sintakso za množenje matrik, ki se lahko razlikuje od NumPyjevega `np.dot()`.

4. Prilagodljivost:
- `np.dot()` je bolj prilagodljiv pri ravnanju z nizi različnih dimenzij, medtem ko ima lahko množenje matrik v drugih knjižnicah strožje zahteve glede vhodnih oblik.

5. Konvencija o poimenovanju:
- Ime `np.dot()` je lahko zavajajoče, saj izvaja tako pikčasti produkt kot matrično množenje glede na vhodne oblike.
- Druge knjižnice imajo lahko bolj opisna imena funkcij, kot je `matrix_multiply()` ali `matmul()`, da jasno ločijo med produktom in matričnim množenjem.

Če povzamemo, čeprav so lahko osnovne matematične operacije podobne, NumPyjeva funkcija `np.dot()` zagotavlja bolj prilagodljivo in učinkovito implementacijo produkta in matričnega množenja v primerjavi z drugimi knjižnicami, vendar lahko konvencija o poimenovanju povzroči zmedo. Uvedba operatorja `@` v Python 3.5+ pomaga narediti množenje matrik bolj intuitivno.

Citati:
[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

ali obstajajo kakšni scenariji, kjer ima np.dot prednost pred @ ali np.matmul

Da, obstajajo scenariji, kjer ima `np.dot` prednost pred `@` ali `np.matmul`. Tukaj je nekaj primerov, kjer bi lahko bil `np.dot` bolj primeren:

1. Združljivost s starejšimi različicami Pythona: `np.dot` je na voljo v vseh različicah NumPy, vključno s starejšimi. Če morate podpirati starejše različice Pythona, je `np.dot` varnejša izbira.

2. Posebni primeri uporabe: `np.dot` lahko obravnava nekatere operacije, ki jih `@` in `np.matmul` ne. Na primer, če morate izvesti pikčasti produkt vzdolž določene osi, bo `np.dot` to lažje rešil.

3. Berljivost in jasnost: V nekaterih primerih lahko uporaba `np.dot` naredi kodo bolj berljivo in lažje razumljivo. Na primer, če izvajate pikčasti produkt v zapletenem izrazu, lahko z uporabo `np.dot` postane koda bolj jedrnata in lažja za sledenje.

4. Zmogljivost: V nekaterih primerih je lahko `np.dot` hitrejši od `@` ali `np.matmul` zaradi načina, na katerega obravnava določene operacije. Vendar to na splošno ni pomembna skrb, razen če delate z zelo velikimi nabori podatkov.

5. Podedovana koda: Če delate s podedovano kodo, ki uporablja `np.dot`, bo morda lažje ostati pri `np.dot`, da ohranite združljivost in se izognete morebitnim težavam pri nadgradnji na novejše različice NumPy .

Tu je nekaj primerov, kjer bi lahko imel `np.dot` prednost pred `@` ali `np.matmul`:

- Združljivost s starejšimi različicami Pythona: Če potrebujete podporo za starejše različice Pythona, je `np.dot` varnejša izbira.
– Posebni primeri uporabe: Če morate izvesti pikčasti produkt vzdolž določene osi, bo `np.dot` to lažje rešil.
- Berljivost in jasnost: V nekaterih primerih lahko uporaba `np.dot` naredi kodo bolj berljivo in lažje razumljivo.
- Zmogljivost: V nekaterih primerih je lahko `np.dot` hitrejši od `@` ali `np.matmul` zaradi načina, na katerega obravnava določene operacije.
- Podedovana koda: Če delate s podedovano kodo, ki uporablja `np.dot`, bo morda lažje ostati pri `np.dot`, da ohranite združljivost in se izognete morebitnim težavam pri nadgradnji na novejše različice NumPy.

Če povzamemo, čeprav sta »@« in »np.matmul« na splošno učinkovitejša in berljivejša, obstajajo scenariji, kjer bi bil »np.dot« morda bolj primeren.