simiab2 = np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))

simiab2是计算向量a和向量b之间的余弦相似度的公式。具体计算步骤如下：
1. 首先，使用NumPy的dot函数计算向量a和向量b的点积，即np.dot(a, b)。
2. 然后，使用NumPy的linalg.norm函数计算向量a和向量b的范数，即np.linalg.norm(a)和np.linalg.norm(b)。
3. 最后，将点积除以两个向量的范数的乘积，即np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))，得到余弦相似度。

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simiab = np.sum(a * b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b)) simiab2 = np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b)) 两者的区别？

simiab和simiab2都是计算向量a和向量b之间的相似度的公式，它们的区别在于计算相似度的方式不同。

simiab使用的是点积（dot product）的方式计算相似度。点积是将两个向量对应位置的元素相乘，并将结果相加得到的标量值。然后再除以两个向量的范数（即向量的模长）的乘积。这种方式可以衡量两个向量之间的夹角，夹角越小表示两个向量越相似。

simiab2使用的是向量乘法的方式计算相似度。向量乘法是将两个向量对应位置的元素相乘，并将结果相加得到的标量值。然后再除以两个向量的范数（即向量的模长）的乘积。这种方式也可以衡量两个向量之间的夹角，夹角越小表示两个向量越相似。

综上所述，simiab和simiab2在计算相似度时使用了不同的方式，但都可以用来衡量两个向量之间的相似程度。

loss = np.linalg.norm(y - x @ B, ord = 2)**2/200 + 0.5 * np.linalg.norm(B, ord = 2)**2改写

这个问题可以回答。将原式子中的两个二次范数展开，可以得到：

loss = (1/200) * (y - x @ B).T @ (y - x @ B) + (.5) * B.T @ B

其中，@ 表示矩阵乘法，.T 表示矩阵转置。