Makine Öğrenmesi Özet - NumPy temelleri

model.py

…

Beklenen çıktı

Ders notları

Makine Öğrenmesi

Özet - NumPy temelleri

Bu grupta NumPy dizilerinin oluşturulmasını, özelliklerini ve indekslemeyi öğrendin.

Özet: NumPy temelleri

Bu grupta öğrendiklerin:

np.array, arange, linspace, zeros ile dizi oluşturma.
shape, ndim, size, dtype ile diziyi inceleme.
a[satır, sütun], dilimler ve boolean maskeyle seçme.
reshape, flatten, .T ile şekil değiştirme.

X = np.arange(12).reshape(4, 3)
print(X[:, 0])          # ilk özellik
print(X[X[:, 0] > 3])   # ilk özelliği 3'ten büyük satırlar

Eleman bazlı işlemler ve vektörleştirme, ML kodunun hızlı ve kısa olmasının anahtarıdır.

Uygulama Hepsi bir arada

0-11 arasındaki sayıları 4×3 matrise çevir. Son sütunu seç, 5'ten büyük olanlarını boolean maskeyle filtrele ve yazdır.

Örnek çözümü göster

import numpy as np

X = np.arange(12).reshape(4, 3)
son = X[:, -1]
print(son[son > 5])

Kendini test et

<code>np.arange(12).reshape(4, 3)[:, 0]</code> neyi verir?
- 0
- [0 3 6 9]
- [0 1 2]
- [0 4 8]
Cevabı göster

[0 3 6 9] — Satırlar [0 1 2], [3 4 5], [6 7 8], [9 10 11]; her birinin ilk elemanı alınır.
Tüm elemanların toplamını hesapla.
```
toplam = X.____()
```
Cevabı göster
```
toplam = X.sum()
```
Araçları görevleriyle eşleştir.

linspace

Eşit aralıklı değerler
astype

Tür dönüşümü
reshape

Şekil değiştirme
x[x > 0]

Koşullu seçim

Sıradaki ders: Pandas nedir?