gépi tanulásban használt numpy függvények

1. np.array(): Ez a függvény NumPy tömbök létrehozására szolgál, amelyek a gépi tanulásban használt alapvető adatstruktúrák.

2. np.zeros(), np.ones(), np.random.rand(), np.random.randn(): Ezek a függvények használatosak nullákkal, egyesekkel vagy véletlenszerű értékekkel töltött tömbök létrehozásához, amelyeket gyakran modellparaméterek inicializálására vagy szintetikus adatok generálására használnak.

3. np.linspace(), np.logspace(): Ezek a függvények egyenletesen elosztott értékekből álló tömbök létrehozására szolgálnak, amelyek hasznosak lehetnek olyan feladatoknál, mint a jellemzők tervezése vagy a megjelenítés.

4. np.reshape(), np.transpose(), np.expand_dims(): Ezek a függvények a tömbök alakjának és méreteinek módosítására szolgálnak, ami gyakran szükséges, ha gépi tanulási modellekkel való munka.

5. np.concatenate(), np.stack(), np.vstack(), np.hstack(): Ezek a függvények több tömb kombinálására szolgálnak. különböző tengelyek mentén, ami hasznos lehet olyan feladatoknál, mint a funkciótervezés vagy az adatbővítés.

6. np.sum(), np.mean(), np.std(), np.var(): Ezek a függvények alapvető statisztikai adatok kiszámítására szolgálnak. tömbök tulajdonságait, amelyek hasznosak lehetnek az adatelemzés és a funkciótervezés szempontjából.

7. np.dot(), np.matmul(): Ezekkel a függvényekkel mátrixszorzást hajtanak végre, amely számos gépi tanulási algoritmus alapvető művelete.

8. np.linalg.inv(), np.linalg.eig(), np.linalg.svd(): Ezek a függvények lineáris algebrai műveletek végrehajtására szolgálnak, mint pl. mátrix inverzió, sajátérték-felbontás és szinguláris érték dekompozíció, amelyek fontosak a gépi tanulásban olyan feladatoknál, mint a méretcsökkentés és a modelloptimalizálás.

9. np.argmax(), np.argsort(): Ezek a függvények egy tömbben található maximális vagy rendezett értékek indexeinek megkeresésére szolgálnak, amelyek hasznosak lehetnek olyan feladatoknál, mint az osztályozás vagy a rangsorolás. .

10. np.where(): Ez a függvény a feltételes logika tömbökre történő alkalmazására szolgál, ami hasznos lehet olyan feladatoknál, mint a jellemzők tervezése vagy az adatok előfeldolgozása.

Ez csak néhány példa a számos NumPy-függvény közül, amelyeket általában használnak a gépi tanulásban. A használt konkrét funkciók az adott problémától és a használt gépi tanulási modell követelményeitől függenek.

Idézetek:
[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

miben különbözik a NumPy pontszorzata a mátrixszorzástól más könyvtárakban

A legfontosabb különbségek a NumPy `np.dot()' függvénye és más könyvtárakban a mátrixszorzás között a következők:

1. Dimenzionalitás:
- Az `np.dot()` különböző méretű tömböket tud kezelni, és a bemeneti alakzatok alapján különböző műveleteket hajt végre.
- 1D tömbök esetén az `np.dot()` kiszámítja a belső szorzatot.
- 2D tömbök esetén az `np.dot()` kiszámítja a mátrixszorzást.
- Nagyobb dimenziójú tömbök esetén az `np.dot()` összegszorzatot hajt végre az első argumentum utolsó tengelye és a második argumentum második és utolsó közötti tengelye felett.

2. Hatékonyság:
- A NumPy `np.dot()`-ja rendkívül optimalizált, és hatékony BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) könyvtárakat használ a motorháztető alatt, így nagyon gyors.
- Előfordulhat, hogy más könyvtárak nem rendelkeznek ugyanolyan optimalizálási szinttel, különösen nagy mátrixok vagy nagy dimenziós tömbök esetén.

3. Szintaxis:
- A Python 3.5 és újabb verzióiban a `@` operátor használható mátrixszorzáshoz, ami intuitívabb és tömörebb, mint az `np.dot()` meghívása.
- Más könyvtáraknak saját szintaxisuk lehet a mátrixszorzáshoz, amely eltérhet a NumPy `np.dot()-jától.

4. Rugalmasság:
- Az `np.dot()` rugalmasabb a különböző méretű tömbök kezelésében, míg a mátrixszorzás más könyvtárakban szigorúbb követelményeket támaszthat a bemeneti alakzatokkal szemben.

5. Elnevezési megállapodás:
- Az `np.dot()` név félrevezető lehet, mivel a bemeneti alakzatoktól függően pontszorzatot és mátrixszorzást is végrehajt.
- Más könyvtáraknak lehetnek leíróbb függvénynevei, például `matrix_multiply()` vagy `matmul()`, hogy egyértelmű különbséget tegyenek a pontszorzat és a mátrixszorzás között.

Összefoglalva, bár a mögöttes matematikai műveletek hasonlóak lehetnek, a NumPy `np.dot()` függvénye rugalmasabb és hatékonyabb megvalósítást biztosít a pontszorzat és mátrixszorzás más könyvtárakhoz képest, de az elnevezési konvenció zavaró lehet. A `@` operátor bevezetése a Python 3.5+-ban segít a mátrixszorzás intuitívabbá tételében.

Idézetek:
[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

vannak olyan forgatókönyvek, ahol az np.dot előnyben részesítik a @ vagy np.matmul helyett

Igen, vannak olyan forgatókönyvek, amikor az „np.dot” előnyben részesített az „@” vagy „np.matmul” helyett. Íme néhány eset, amikor az "np.dot" megfelelőbb lehet:

1. Kompatibilitás a régebbi Python-verziókkal: Az `np.dot` a NumPy összes verziójában elérhető, beleértve a régebbieket is. Ha támogatnia kell a régebbi Python-verziókat, az `np.dot` biztonságosabb választás.

2. Speciális használati esetek: az `np.dot` képes kezelni bizonyos műveleteket, amelyeket az `@` és `np.matmul` nem. Például, ha egy pontszorzatot kell végrehajtania egy adott tengely mentén, az "np.dot" ezt könnyebben tudja kezelni.

3. Olvashatóság és áttekinthetőség: Bizonyos esetekben az `np.dot` használatával a kód olvashatóbbá és könnyebben érthetőbbé válhat. Például, ha egy pontszorzatot hajt végre egy összetett kifejezésben, az "np.dot" használatával a kód tömörebbé és könnyebben követhetővé tehető.

4. Teljesítmény: Bizonyos esetekben az "np.dot" gyorsabb lehet, mint az "@" vagy az "np.matmul" bizonyos műveletek kezelésének módja miatt. Ez azonban általában nem jelent jelentős gondot, hacsak nem nagyon nagy adatkészletekkel dolgozik.

5. Régi kód: Ha olyan régebbi kóddal dolgozik, amely `np.dot' kódot használ, könnyebb lehet az `np.dot' kód használata a kompatibilitás fenntartása és a NumPy újabb verzióira való frissítés során felmerülő problémák elkerülése érdekében. .

Íme néhány forgatókönyv, ahol az „np.dot” előnyösebb lehet a „@” vagy „np.matmul” helyett:

- Kompatibilitás a régebbi Python-verziókkal: Ha támogatnia kell a régebbi Python-verziókat, az `np.dot` biztonságosabb választás.
- Speciális felhasználási esetek: Ha egy adott tengely mentén kell egy pontszorzatot végrehajtani, az `np.dot` ezt könnyebben kezeli.
- Olvashatóság és áttekinthetőség: Bizonyos esetekben az `np.dot` használatával a kód olvashatóbbá és könnyebben érthetőbbé válhat.
- Teljesítmény: Bizonyos esetekben az "np.dot" gyorsabb lehet, mint az "@" vagy az "np.matmul" bizonyos műveletek kezelésének módja miatt.
- Régi kód: Ha olyan régebbi kóddal dolgozik, amely az `np.dot' kódot használja, könnyebb lehet az `np.dot' kód használata a kompatibilitás fenntartása és a NumPy újabb verzióira való frissítés során felmerülő problémák elkerülése érdekében.

Összefoglalva, bár az "@" és az "np.matmul" általában hatékonyabb és olvashatóbb, vannak olyan esetek, amikor az "np.dot" megfelelőbb lehet.