PHP を使用して機械学習モデルを構築する方法
機械学習は、人工知能の重要な分野の 1 つとして、さまざまな分野で広く使用されています。機械学習モデルを構築するプロセスでは、人気のあるサーバーサイド プログラミング言語としての PHP も重要な役割を果たすことができます。この記事では、PHP を使用して機械学習モデルを構築する方法と、対応するコード例を紹介します。
1. PHP 機械学習ライブラリをインストールする
機械学習モデルの構築を開始する前に、まずいくつかの PHP 機械学習ライブラリをインストールする必要があります。 PHP-ML は、回帰、分類、クラスタリング、その他のタスクに使用できる強力な機械学習ライブラリです。 PHP-ML をインストールする手順は次のとおりです。
$ curl -sS https://getcomposer.org/installer | php $ mv composer.phar /usr/local/bin/composer
{ "require": { "php-ai/php-ml": "~0.8" } }
$ composer install
// 引入必要的类 require 'vendor/autoload.php'; use PhpmlRegressionSVR; use PhpmlSupportVectorMachineKernel; // 训练数据 $samples = [[60], [61], [62], [63], [65]]; $targets = [3.1, 3.6, 3.8, 4, 4.1]; // 创建回归模型 $regression = new SVR(Kernel::LINEAR); $regression->train($samples, $targets); // 预测新数据 $prediction = $regression->predict([[64]]); echo "预测结果:" . $prediction;
// 引入必要的类 require 'vendor/autoload.php'; use PhpmlClassificationSVC; use PhpmlSupportVectorMachineKernel; // 训练数据 $samples = [[150, 50], [160, 60], [170, 70], [180, 80]]; $targets = ['男', '女', '男', '女']; // 创建分类模型 $classifier = new SVC(Kernel::RBF, 1000); $classifier->train($samples, $targets); // 预测新数据 $prediction = $classifier->predict([[190, 90]]); echo "预测结果:" . $prediction;
// 引入必要的类 require 'vendor/autoload.php'; use PhpmlClusteringKMeans; // 训练数据 $samples = [[60], [61], [62], [63], [65]]; // 创建聚类模型 $clustering = new KMeans(3); $clustering->train($samples); // 预测新数据 $prediction = $clustering->predict([[64]]); echo "预测结果:" . $prediction;
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