Как numpy.linalg.norm может быть использована в задачах обработки данных?

Функция numpy.linalg.norm из библиотеки NumPy позволяет вычислять векторные и матричные нормы. www.analyticsvidhya.com

Некоторые области, в которых может быть полезно такое использование:

• Обработка крупномасштабных данных. www.analyticsvidhya.com Функция поддерживает параметр axis, который позволяет вычислять нормы по определённым осям многомерных массивов. www.analyticsvidhya.com Это помогает избежать ненужного выделения памяти и повысить эффективность вычислений. www.analyticsvidhya.com
• Нормализация данных. www.mygreatlearning.com datagy.io Нормализация — важный этап предварительной обработки данных для анализа, машинного обучения и глубокого обучения. datagy.io Функция позволяет приводить данные к стандартизированному формату, что делает их более подходящими для анализа и обучения моделей. datagy.io
• Задачи оптимизации. www.analyticsvidhya.com Многие алгоритмы оптимизации полагаются на нормы для измерения градиента целевой функции или определения ограничений задачи. www.analyticsvidhya.com

Правильный выбор нормы зависит от конкретной задачи. arenda-server.cloud Например, L1 — для разреженных данных, L2 — для классических расстояний, L∞ — для задач с максимальными отклонениями. arenda-server.cloud