Wie ergänzen sich NumPy und SciPy bei maschinellen Lernaufgaben?

Numerische Operationen

Algorithmen für maschinelles Lernen

Datenvorverarbeitung

Visualisierung

Optimierung und lineare Algebra

Zusammenfassend stellt NumPy die grundlegenden numerischen und Array-basierten Operationen bereit, während SciPy auf NumPy aufbaut und eine breitere Palette wissenschaftlicher und technischer Rechenmodule bereitstellt, darunter viele, die für maschinelle Lernaufgaben nützlich sind. Wenn Sie sie zusammen verwenden, können Sie die Stärken beider Bibliotheken nutzen, um leistungsstarke und effiziente Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.

Zitate:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=gYcrEZW-xek
[2] https://www.slideshare.net/slideshow/numpy-and-scipy-for-data-mining-and-data-analysis-inklusive-ipython-scikits-and-matplotlib/9215295
[3] https://www.linkedin.com/advice/3/what-differences-between-pandas-numpy-scipy-data-manipulation-eyvke
[4] https://www.freelancinggig.com/blog/2018/12/09/what-is-the-difference-between-numpy-and-scipy/
[5] https://data-flair.training/blogs/numpy-vs-scipy/

Wie verbessert SciPy die Leistung von Modellen für maschinelles Lernen im Vergleich zur reinen Verwendung von NumPy?

SciPy verbessert die Leistung von Modellen für maschinelles Lernen im Vergleich zur reinen Verwendung von NumPy in einigen wichtigen Punkten:

1. Erweiterte Algorithmen: SciPy bietet Zugriff auf eine größere Auswahl an erweiterten numerischen Algorithmen und Optimierungsroutinen, die in hohem Maße auf Leistung optimiert sind. Dazu gehören Dinge wie Sparse-Matrix-Operationen, nichtlineare Löser, Signalverarbeitungsfunktionen und spezielle Algorithmen für maschinelles Lernen wie SVMs, k-means und PCA. Diese fortschrittlichen Algorithmen können oft die einfacheren linearen Algebra-Operationen übertreffen, die allein in NumPy verfügbar sind.

2. Effiziente Datenstrukturen: SciPy nutzt effizientere Datenstrukturen wie spärliche Matrizen, die bei bestimmten Arten von maschinellen Lernproblemen erhebliche Leistungsverbesserungen bewirken können, insbesondere bei solchen mit großen, spärlichen Datensätzen.

3. Parallelisierung: Während NumPy selbst keine direkten parallelen Implementierungen bereitstellt, kann SciPy die Parallelität durch die zugrunde liegenden Bibliotheken nutzen, die es verwendet, wie z. B. OpenBLAS oder Intel MKL. Dadurch kann SciPy Multi-Core-CPUs und GPUs nutzen, um Berechnungen zu beschleunigen.

4. Spezialisierte Module: SciPy enthält spezielle Module wie „scipy.stats“ und „scipy.optimize“, die hochoptimierte Implementierungen gängiger Statistik- und Optimierungsroutinen bereitstellen, die beim maschinellen Lernen verwendet werden, wie z. B. Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Hypothesentests, Root Finden und numerische Integration.

5. Ökosystemintegration: SciPy ist eng in das breitere Python-Data-Science-Ökosystem integriert, einschließlich Bibliotheken wie NumPy, Pandas und Scikit-learn. Dadurch können mit SciPy erstellte Modelle für maschinelles Lernen nahtlos die Funktionalität und Leistung dieser anderen Bibliotheken nutzen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass NumPy zwar die grundlegenden numerischen Operationen bereitstellt, SciPy jedoch auf dieser Grundlage aufbaut, um einen umfassenderen Satz hochoptimierter Routinen und Datenstrukturen bereitzustellen, die die Leistung von Modellen für maschinelles Lernen erheblich verbessern können, insbesondere bei komplexeren oder größeren Problemen. Die Kombination von NumPy und SciPy ist ein leistungsstarkes Tool für effizientes und leistungsstarkes maschinelles Lernen in Python.