Матричные вычисления NumPy: @, нормализация и скалярные произведения

Задачи NumPy на умножение матриц, нормализацию и попарные скалярные произведения.

Состав подборки: 4 задачи на код. Условия и формат проверки указаны на странице каждой задачи.

Разберите маленький пример

Если X имеет форму (5, 3), а w — (3,), то X @ w даёт пять предсказаний. Для этой же X выражение X.T @ X имеет форму (3, 3) и сравнивает столбцы по скалярному произведению. Поэлементное * решает другую задачу.

На что обратить внимание

• Запишите формы операндов и ожидаемого результата до вычисления.
• При min-max нормализации продумайте столбец с одинаковыми значениями: его диапазон равен нулю.
• Центрирование строк и столбцов требует разных осей агрегации и совместимых форм.

Порядок практики

1. Min-max нормализация матрицы NumPy и argmin/argmax — код.
2. NumPy broadcasting: outer-таблица и центрирование строк — код.
3. Умножение матриц NumPy: оператор @, размеры и пример — код.
4. NumPy A.T @ A: попарные скалярные произведения столбцов — код.

Куда двигаться дальше

База вычислений находится в бесплатном тренажёре NumPy и pandas. Для первого использования матрицы признаков — бесплатный курс первой ML-модели на Python.

Задачи на обучение модели.