В этой статье представлена ​​разработка двухслойной нейронной сети (НС) только с использованием NumPy. Этот проект представляет собой практическое введение в основы глубокого обучения и архитектуры нейронных сетей. Основное внимание будет уделено поэтапному построению сети с целью обеспечить четкое и простое понимание ее базовой механики (математики, лежащей в основе НС).

Функция numpy.true_divide() в Python используется для истинного поэлементного деления двух массивов и аналогична оператору «/». Однако он предназначен для более гибкой и точной обработки деления, особенно при работе с целочисленными или логическими массивами.

В этой статье мы подробно разберемся с Python numpy.true_divide(), используя его синтаксис и различные примеры. Давайте начнем.

Функция numpy.reciprocal() в Python используется для вычисления взаимно обратного значения каждого элемента массива. Взаимность числа - это просто 1, деленная на это число, то есть, допустим, у нас есть число 'a', поэтому взаимность числа 'a' будет равна '1/a'. Эта функция является частью библиотеки NumPy, которая широко используется для численных и математических операций в Python.

В этой статье мы разберем функцию Python numpy.reciprocal(), ее синтаксис и продемонстрируем ее на различных примерах. Давайте начнем.

Массив NumPy - это объект Python, который хранит данные в непрерывном буфере C-массива. Превосходная производительность этих массивов обусловлена не только этим компактным представлением, но и способностью массивов совместно использовать «представления» этого буфера среди многих массивов. NumPy часто использует операции с массивами «без копирования», создавая производные массивы без копирования подчиненных буферов данных. Используя все преимущества эффективности NumPy, библиотека DataFrame StaticFrame обеспечивает на порядок лучшую производительность, чем Pandas, для многих распространенных операций.

Numpy - это библиотека Python, используемая для работы с массивами.

Деревья решений просты и легко объяснимы. Они могут быть легко отображены графически и следовательно, допускают гораздо более простую интерпретацию. Они также являются довольно популярным и успешным оружием, когда речь идет о соревнованиях по машинному обучению (например Kaggle).

Однако простота на первый взгляд не означает, что алгоритм и лежащие в его основе механизмы скучны или даже тривиальны.

В следующих разделах мы собираемся поэтапно реализовать дерево решений для классификации, используя только Python и NumPy. Мы также узнаем о концепциях энтропии и получения информации, которые дают нам средства для оценки возможных расщеплений, что позволяет нам разумно вырастить дерево решений.

Но прежде чем погрузиться непосредственно в детали реализации, давайте установим некоторые базовые интуитивные представления о деревьях решений в целом.

Диаграммы разброса довольно просты и их легко создать - по крайней мере, я так думал. Недавно мне пришлось визуализировать набор данных с сотнями миллионов точек данных. Если вы разработчик Python, вы сразу же импортируете matplotlib и приступите к работе. Но оказывается, что есть более эффективные, быстрые и интуитивно понятные способы создания диаграмм рассеивания.

В чем проблема matplotlib? Что ж, matplotlib это отличная библиотека Python, и она определенно обязательна для изучения данных. Но matplotlib это также огромный универсал и может работать неоптимально в некоторых сценариях. Это один из тех.

Функция np.linalg.qr() вычисляет qr-факторизацию матрицы. Разложите матрицу на множители как  qr, где  q - ортонормировано, а  r - верхнетреугольное.

Python numpy.linalg.cholesky() используется для получения значения разложения Холецкого. Давайте разберемся, что такое разложение Холецкого. Если у нас есть L * LH квадратной матрицы, где L - нижний треугольник .H - сопряженный оператор транспонирования (который является обычным значением транспонирования), должен быть эрмитовым (симметричным, если действительное значение) и четко определенным. Возвращается только L.

Метод numpy.kron() используется для получения произведения Кронекера двух заданных списков. Но подождите, что такое произведение Кронекера? Предположим, у нас есть два списка: A [a0, a1, a2] и B [b0, b1, b2]. Если мы хотим вычислить произведение Кронекера этих двух списков, ответ будет следующим:

[a0 * b1, a1 * b0, a2 * b0, a0 * b1, a1 * b1, a2 * b1, a0 * b2, a1 * b2, a2 ​​* b2]