Wie macht man maschinelles Lernen und Datenwissenschaft in PHP?

Im heutigen Zeitalter des Internets und der Informationstechnologie erhalten maschinelles Lernen und Datenwissenschaft immer mehr Aufmerksamkeit und Aufmerksamkeit. Wenn viele Anfänger diese Technologien erlernen und anwenden, stellen sie jedoch fest, dass die Implementierung von maschinellem Lernen und Datenwissenschaft den Einsatz einiger spezieller Programmiersprachen und -tools erfordert, was für sie möglicherweise schwierig ist.

PHP-Programmierer müssen sich über dieses Problem jedoch keine Sorgen machen. Als allgemeine Skriptsprache ist PHP im Webbereich weit verbreitet und es gibt viele interessante Bibliotheken und Frameworks, die uns beim maschinellen Lernen und bei der Arbeit in der Datenwissenschaft helfen können.

Zuerst müssen wir einige grundlegende Konzepte verstehen. Unter maschinellem Lernen versteht man das Training von Daten und Algorithmen, um Modelle zu lernen und sie zur Vorhersage, Klassifizierung und Clusterung neuer Daten zu nutzen. Unter Data Science versteht man die Entdeckung von Mustern und Trends, die in Daten verborgen sind, durch die Analyse und das Mining von Daten.

Als nächstes stellen wir einige Bibliotheken und Frameworks für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft in PHP vor:

1. PHP-ML

PHP-ML ist eine einfache und benutzerfreundliche Bibliothek für maschinelles Lernen, die auf PHP basiert und Data Common unterstützt Aufgaben des maschinellen Lernens wie Vorverarbeitung, Merkmalsextraktion, Klassifizierung, Clustering und Regression. PHP-ML ist eine reine PHP-Bibliothek, die nicht auf andere Bibliotheken oder Tools angewiesen ist, was ihre Verwendung sehr komfortabel macht. Gleichzeitig bietet es auch eine ausführliche Dokumentation und Beispiele, um Einsteigern den schnellen Einstieg zu erleichtern.

2. scikit-learn

scikit-learn ist eine Python-Bibliothek für maschinelles Lernen, die viele leistungsstarke Funktionen und Tools bereitstellt, die für verschiedene maschinelle Lernaufgaben wie Klassifizierung, Clustering, Regression und Dimensionsreduktion verwendet werden können. Obwohl scikit-learn selbst keine PHP-Bibliothek ist, können wir sie über Python-Erweiterungsmodule aufrufen. Konkret stellt PHP ein Erweiterungsmodul namens Python bereit, über das wir Python-Funktionen und -Module in PHP aufrufen können, um den Aufruf von scikit-learn zu realisieren. Es ist zu beachten, dass wir bei Verwendung des Python-Erweiterungsmoduls sicherstellen müssen, dass die Module Python und scikit-learn auf dem Server installiert sind.

3. TensorFlow

TensorFlow ist eine von Google entwickelte Plattform für maschinelles Lernen, die einen vollständigen Satz an Frameworks und Toolketten für maschinelles Lernen bereitstellt. Obwohl es hauptsächlich in Python entwickelt wurde, können wir über die bereitgestellte RESTful-API auch PHP und TensorFlow integrieren. Konkret können wir Code in PHP schreiben, um über HTTP-Anfragen mit TensorFlow zu kommunizieren und Aufgaben wie Training und Vorhersage zu erledigen.

4. R-Sprache

R-Sprache ist eine Sprache, die für die statistische Modellierung und Datenanalyse verwendet wird. Sie verfügt über umfangreiche statistische und grafische Werkzeuge. Obwohl die R-Sprache selbst keine PHP-Bibliothek ist, können wir PHP und die R-Sprache über das von PHP bereitgestellte Rphp-Erweiterungsmodul integrieren. Insbesondere können wir das rphp-Erweiterungsmodul im PHP-Code verwenden, um R-Sprachfunktionen und -pakete direkt aufzurufen, um Aufgaben wie Datenverarbeitung und -analyse auszuführen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass PHP als allgemeine Skriptsprache auch für maschinelles Lernen und datenwissenschaftliche Anwendungen verwendet werden kann. Obwohl es in PHP keine umfangreichen Bibliotheken für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft wie Python und R gibt, können wir über einige Erweiterungsmodule und Tools eine Integration mit anderen Sprachen und Frameworks durchführen, um verschiedene Aufgaben im Bereich maschinelles Lernen und Datenwissenschaft zu erledigen. Darüber hinaus können wir, wenn für eine bestimmte Aufgabe keine vorgefertigten Bibliotheken und Frameworks in PHP vorhanden sind, auch eigene Machine-Learning- und Data-Science-Tools nach unseren eigenen Bedürfnissen entwickeln.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie macht man maschinelles Lernen und Datenwissenschaft in PHP?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!