Bagaimana untuk melatih algoritma pembelajaran mesin dan rangkaian saraf dalam PHP?

Dengan kemunculan Internet dan era data besar, pembelajaran mesin telah menjadi cabang penting dalam bidang komputer. Sebagai bahasa pembangunan web yang popular, PHP tidak terkecuali. Terdapat banyak algoritma pembelajaran mesin biasa dan perpustakaan latihan rangkaian saraf tersedia dalam PHP. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara melaksanakan algoritma pembelajaran mesin dan latihan rangkaian saraf dalam PHP.

1. Apakah itu pembelajaran mesin?

Pembelajaran mesin bermaksud komputer belajar membuat keputusan dan tindakan autonomi tanpa memerlukan arahan pengaturcaraan yang jelas. Pembelajaran mesin merangkumi banyak algoritma dan kaedah yang berbeza, seperti pepohon keputusan, Bayes naif, mesin vektor sokongan dan banyak lagi. Tujuan algoritma ini adalah untuk menemui corak dan peraturan di sebalik data dengan menganalisis dan mempelajari set data, untuk mencapai pengelasan, regresi, pengelompokan dan operasi lain.

2. Pembelajaran mesin dalam PHP

Dalam PHP, terdapat banyak perpustakaan pembelajaran mesin sumber terbuka untuk kami gunakan, seperti php-ml, PHPSandbox dan PHP-ML Perpustakaan ini menyediakan pelaksanaan Pelbagai algoritma dan alatan untuk tugasan pembelajaran mesin.

1. php-ml

php-ml ialah perpustakaan pembelajaran mesin sepenuhnya berdasarkan PHP Ia menyediakan sejumlah besar algoritma dan alatan pembelajaran mesin, termasuk regresi, klasifikasi , Pengelompokan, pengurangan dimensi, dsb. Algoritma berikut disediakan terutamanya dalam php-ml:

(1) Algoritma berasaskan rangkaian saraf: BPNN, CG, RPROP, Pengesahan

(2) Algoritma berasaskan klasifikasi: k-NN , SVM , Perceptron, Adaline, Naïve Bayes, Pepohon keputusan, Hutan Rawak, Regresi

(3) Berdasarkan algoritma pengelompokan: k-Means, Fuzzy C-Means, Pengelompokan Hierarki, DBSCAN

(4 ) Berdasarkan algoritma pengurangan dimensi: PCA, LDA, Kernel PCA

2. PHPSandbox

PHPSandbox ialah satu lagi perpustakaan pembelajaran mesin PHP yang popular yang menyediakan pelbagai algoritma pembelajaran mesin Pelaksanaan, termasuk k-NN, Naïve Bayes, regresi logistik, dsb. PHPSandbox menjadikan pelaksanaan pembelajaran mesin lebih mudah dan lebih mudah untuk digunakan.

Dua perpustakaan ini menyediakan pelbagai algoritma dan aplikasi pembelajaran mesin, berdasarkan pengguna yang boleh membina aplikasi pembelajaran mesin mereka sendiri.

3. Rangkaian Neural dalam PHP

Rangkaian saraf ialah model pembelajaran mesin yang penting. Ia adalah model pengkomputeran yang menyerupai neuron biologi dan rangkaian saraf. Rangkaian saraf boleh melaksanakan tugas pembelajaran yang berbeza mengikut struktur dan peraturan latihan yang berbeza, seperti klasifikasi, regresi, dsb. Dalam PHP, terdapat pelbagai perpustakaan rangkaian saraf yang tersedia, seperti FANN, rangkaian Neural PHP, NEAT-PHP, dll.

1. FANN

FANN ialah perpustakaan rangkaian saraf yang popular dengan banyak pelaksanaan kebarangkalian rangkaian saraf, seperti rangkaian neural suapan, medan Rawak Markov (medan rawak Markov) dan diri -peta penyusun (self-organizing maps) dan sebagainya. FANN sesuai untuk pelbagai tugas pembelajaran, seperti klasifikasi, regresi, pengelompokan, dsb.

2. Neural Network PHP

Neural Network PHP ialah satu lagi perpustakaan rangkaian saraf PHP yang popular, yang turut menyediakan pelbagai pelaksanaan rangkaian saraf. PHP Rangkaian Neural dicirikan oleh kemudahan penggunaan dan konfigurasi, menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk aplikasi kecil dan projek penyelidikan.

3. NEAT-PHP

NEAT-PHP ialah pelaksanaan PHP sumber terbuka yang menggunakan idea evolusi neuroevolusi untuk mencipta dan mengoptimumkan komposisi dan permulaan saraf tiruan struktur rangkaian. Bidang aplikasi NEAT-PHP termasuk permainan, robotik, terbenam, pemprosesan bahasa semula jadi dan pemprosesan imej dan video.

4. Ringkasan

Dalam artikel ini, kami memperkenalkan prinsip dan alatan asas algoritma pembelajaran mesin dan latihan rangkaian saraf dalam PHP. PHP memberikan kami banyak perpustakaan berkaitan pembelajaran mesin, yang membolehkan kami melaksanakan tugas algoritma dengan mudah seperti pengelasan, regresi dan pengelompokan. Pada masa yang sama, rangkaian saraf juga boleh dilaksanakan dengan mudah dan digunakan dalam PHP, dan digunakan secara meluas dalam pembangunan permainan, pemprosesan imej, pemprosesan bahasa semula jadi dan bidang lain. Bagi pembangun PHP yang perlu melaksanakan tugas pembelajaran mesin atau mempunyai keperluan tertentu untuk sistem analisis data, pembelajaran mesin dan rangkaian saraf dalam PHP pastinya merupakan pilihan yang baik.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melatih algoritma pembelajaran mesin dan rangkaian saraf dalam PHP?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!