NumPy と SciPy は機械学習タスクにおいてどのように相互補完しますか

数値演算

機械学習アルゴリズム

データの前処理

＃＃ 視覚化
- NumPy: Matplotlib などの視覚化ライブラリで使用される基本的なデータ構造 (配列) を提供します。
- SciPy: データの調査と理解に使用できるプロット、ヒストグラム、およびその他の視覚化を生成するための関数を提供します。

最適化と線形代数

要約すると、NumPy は基本的な数値演算と配列ベースの演算を提供するのに対し、SciPy は NumPy の上に構築され、機械学習タスクに役立つ多くのモジュールを含む、より広範な科学技術コンピューティング モジュールを提供します。これらを一緒に使用すると、両方のライブラリの長所を活用して、強力で効率的な機械学習モデルを構築できます。

引用:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=gYcrEZW-xek
[2] https://www.slideshare.net/slideshow/numpy-and-scipy-for-data-mining-and-data-analysis-含む-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/

NumPy のみを使用した場合と比較して、SciPy は機械学習モデルのパフォーマンスをどのように向上させますか

SciPy は、いくつかの重要な方法で、NumPy のみを使用する場合と比較して、機械学習モデルのパフォーマンスを向上させます。

1. 高度なアルゴリズム: SciPy は、パフォーマンスを高めるために高度に最適化された、幅広い高度な数値アルゴリズムと最適化ルーチンへのアクセスを提供します。これには、疎行列演算、非線形ソルバー、信号処理関数、SVM、K-means、PCA などの特殊な機械学習アルゴリズムなどが含まれます。これらの高度なアルゴリズムは、多くの場合、NumPy 単独で使用できるより基本的な線形代数演算よりも優れたパフォーマンスを発揮します。

2. 効率的なデータ構造: SciPy は、スパース行列などのより効率的なデータ構造を利用しており、特定の種類の機械学習の問題、特に大規模でスパースなデータセットが関係する問題のパフォーマンスを大幅に向上させることができます。

3. 並列化: NumPy 自体は直接並列実装を提供しませんが、SciPy は、OpenBLAS やインテル MKL など、使用する基礎となるライブラリを通じて並列処理を利用できます。これにより、SciPy はマルチコア CPU と GPU を活用して計算を高速化できます。

4. 特殊なモジュール: SciPy には、確率分布、仮説検定、ルートなど、機械学習で使用される一般的な統計および最適化ルーチンの高度に最適化された実装を提供する「scipy.stats」や「scipy.optimize」などの特殊なモジュールが含まれています。検索と数値積分。

5. エコシステムの統合: SciPy は、NumPy、Pandas、Scikit-learn などのライブラリを含む、より広範な Python データ サイエンス エコシステムと緊密に統合されています。これにより、SciPy を使用して構築された機械学習モデルが、これらの他のライブラリの機能とパフォーマンスをシームレスに活用できるようになります。

要約すると、NumPy は基本的な数値演算を提供しますが、SciPy はこの基盤の上に構築され、高度に最適化されたルーチンとデータ構造のより包括的なセットを提供し、特により複雑または大規模な問題に対して機械学習モデルのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。 NumPy と SciPy の組み合わせは、Python で効率的かつ高パフォーマンスの機械学習を行うための強力なツールです。