makine öğreniminde kullanılan numpy fonksiyonları

1. np.array(): Bu işlev, makine öğreniminde kullanılan temel veri yapıları olan NumPy dizilerini oluşturmak için kullanılır.

2. np.zeros(), np.ones(), np.random.rand(), np.random.randn(): Bu işlevler kullanılır Genellikle model parametrelerini başlatmak veya sentetik veriler oluşturmak için kullanılan sıfırlar, birler veya rastgele değerlerle dolu diziler oluşturmak için.

3. np.linspace(), np.logspace(): Bu işlevler, özellik mühendisliği veya görselleştirme gibi görevlerde yararlı olabilecek, eşit aralıklı değerlerden oluşan diziler oluşturmak için kullanılır.

4. np.reshape(), np.transpose(), np.expand_dims(): Bu işlevler dizilerin şeklini ve boyutlarını değiştirmek için kullanılır; bu genellikle aşağıdaki durumlarda gereklidir: makine öğrenimi modelleriyle çalışma.

5. np.concatenate(), np.stack(), np.vstack(), np.hstack(): Bu işlevler birden fazla diziyi birleştirmek için kullanılır özellik mühendisliği veya veri artırma gibi görevler için yararlı olabilecek farklı eksenler boyunca.

6. np.sum(), np.mean(), np.std(), np.var(): Bu işlevler temel istatistiksel hesaplamalar için kullanılır Veri analizi ve özellik mühendisliği için yararlı olabilecek dizilerin özellikleri.

7. np.dot(), np.matmul(): Bu işlevler, birçok makine öğrenimi algoritmasında temel bir işlem olan matris çarpımını gerçekleştirmek için kullanılır.

8. np.linalg.inv(), np.linalg.eig(), np.linalg.svd(): Bu işlevler aşağıdakiler gibi doğrusal cebir işlemlerini gerçekleştirmek için kullanılır: boyut azaltma ve model optimizasyonu gibi görevler için makine öğreniminde önemli olan matris ters çevirme, öz değer ayrıştırma ve tekil değer ayrıştırma.

9. np.argmax(), np.argsort(): Bu işlevler bir dizideki maksimum veya sıralanmış değerlerin endekslerini bulmak için kullanılır; sınıflandırma veya sıralama gibi görevlerde yararlı olabilir .

10. np.where(): Bu işlev, özellik mühendisliği veya veri ön işleme gibi görevlerde yararlı olabilecek dizilere koşullu mantık uygulamak için kullanılır.

Bunlar makine öğreniminde yaygın olarak kullanılan birçok NumPy fonksiyonundan sadece birkaç örnektir. Kullanılan belirli işlevler, belirli soruna ve kullanılan makine öğrenimi modelinin gereksinimlerine bağlı olacaktır.

Alıntılar:
[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'nin nokta çarpımının diğer kütüphanelerdeki matris çarpımından farkı nedir

NumPy'nin `np.dot()` işlevi ile diğer kütüphanelerdeki matris çarpımı arasındaki temel farklar şunlardır:

1. Boyutsallık:
- `np.dot()`, giriş şekillerine göre farklı işlemler gerçekleştirerek farklı boyutlardaki dizileri işleyebilir.
- 1 boyutlu diziler için `np.dot()` iç çarpımı hesaplar.
- 2 boyutlu diziler için `np.dot()` matris çarpımını hesaplar.
- Daha yüksek boyutlu diziler için, `np.dot()`, ilk argümanın son ekseni ve ikinci argümanın ikinciden sonuncuya ekseni üzerinde bir toplam çarpımı gerçekleştirir.

2. Verimlilik:
- NumPy'nin `np.dot()`u son derece optimize edilmiştir ve etkili BLAS (Temel Doğrusal Cebir Alt Programları) kitaplıklarını kullanır, bu da onu çok hızlı kılar.
- Diğer kütüphaneler, özellikle büyük matrisler veya yüksek boyutlu diziler için aynı düzeyde optimizasyona sahip olmayabilir.

3. Sözdizimi:
- Python 3.5 ve sonrasında, matris çarpımı için '@' operatörü kullanılabilir; bu, 'np.dot()'u çağırmaktan daha sezgisel ve kısadır.
- Diğer kütüphanelerin matris çarpımı için NumPy'nin `np.dot()'undan farklı olabilecek kendi sözdizimleri olabilir.

4. Esneklik:
- `np.dot()` farklı boyutlardaki dizilerin işlenmesinde daha esnektir; oysa diğer kitaplıklardaki matris çarpımının girdi şekilleri konusunda daha katı gereksinimleri olabilir.

5. Adlandırma Kuralı:
- 'np.dot()' adı, giriş şekillerine bağlı olarak hem nokta çarpımı hem de matris çarpımını gerçekleştirdiğinden yanıltıcı olabilir.
- Diğer kütüphaneler, nokta çarpım ve matris çarpımını açıkça ayırt etmek için "matrix_multiply()" veya "matmul()" gibi daha açıklayıcı fonksiyon adlarına sahip olabilir.

Özetle, temeldeki matematiksel işlemler benzer olsa da NumPy'nin `np.dot()` işlevi, diğer kitaplıklarla karşılaştırıldığında nokta çarpım ve matris çarpımının daha esnek ve verimli bir uygulamasını sağlar, ancak adlandırma kuralı kafa karıştırıcı olabilir. Python 3.5+ sürümünde `@` operatörünün tanıtılması, matris çarpımını daha sezgisel hale getirmeye yardımcı olur.

Alıntılar:
[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/generate/numpy.dot.html

np.dot'un @ veya np.matmul yerine tercih edildiği senaryolar var mı

Evet, '@' veya 'np.matmul' yerine 'np.dot'un tercih edildiği senaryolar vardır. 'np.dot'un daha uygun olabileceği bazı durumlar şunlardır:

1. Eski Python sürümleriyle uyumluluk: `np.dot`, eski sürümler de dahil olmak üzere NumPy'nin tüm sürümlerinde mevcuttur. Daha eski Python sürümlerini desteklemeniz gerekiyorsa 'np.dot' daha güvenli bir seçimdir.

2. Özel kullanım durumları: `np.dot`, `@` ve `np.matmul`un yapamadığı belirli işlemleri gerçekleştirebilir. Örneğin, belirli bir eksen boyunca nokta çarpım gerçekleştirmeniz gerekiyorsa "np.dot" bunu daha kolay halledebilir.

3. Okunabilirlik ve netlik: Bazı durumlarda "np.dot" kullanmak kodu daha okunabilir ve anlaşılması daha kolay hale getirebilir. Örneğin, karmaşık bir ifadede nokta çarpımı gerçekleştiriyorsanız "np.dot" kullanmak, kodu daha kısa ve takip edilmesi kolay hale getirebilir.

4. Performans: Bazı durumlarda, "np.dot", belirli işlemleri gerçekleştirme şekli nedeniyle "@" veya "np.matmul"dan daha hızlı olabilir. Ancak çok büyük veri kümeleriyle çalışmadığınız sürece bu genellikle önemli bir sorun değildir.

5. Eski kod: 'np.dot' kullanan eski kodla çalışıyorsanız, uyumluluğu korumak ve NumPy'nin daha yeni sürümlerine yükseltme sırasında olası sorunlardan kaçınmak için 'np.dot'a bağlı kalmak daha kolay olabilir .

Aşağıda, "np.dot"un "@" veya "np.matmul" yerine tercih edilebileceği bazı senaryolar verilmiştir:

- Eski Python sürümleriyle uyumluluk: Daha eski Python sürümlerini desteklemeniz gerekiyorsa "np.dot" daha güvenli bir seçimdir.
- Özel kullanım durumları: Belirli bir eksen boyunca nokta çarpım gerçekleştirmeniz gerekiyorsa "np.dot" bunu daha kolay halledebilir.
- Okunabilirlik ve netlik: Bazı durumlarda "np.dot" kullanmak kodu daha okunabilir ve anlaşılması daha kolay hale getirebilir.
- Performans: Bazı durumlarda, "np.dot", belirli işlemleri gerçekleştirme şekli nedeniyle "@" veya "np.matmul"dan daha hızlı olabilir.
- Eski kod: "np.dot" kullanan eski kodla çalışıyorsanız, uyumluluğu korumak ve NumPy'nin daha yeni sürümlerine yükseltme sırasında olası sorunlardan kaçınmak için "np.dot"a bağlı kalmak daha kolay olabilir.

Özetle, "@" ve "np.matmul" genellikle daha verimli ve okunabilir olsa da "np.dot"un daha uygun olabileceği senaryolar da vardır.