Cara membina model pembelajaran mesin menggunakan PHP

Cara menggunakan PHP untuk membina model pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin, sebagai salah satu cabang penting kecerdasan buatan, digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang. Dalam proses membina model pembelajaran mesin, PHP, sebagai bahasa pengaturcaraan bahagian pelayan yang popular, juga boleh memainkan peranan penting. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk membina model pembelajaran mesin, dengan contoh kod yang sepadan.

1. Pasang perpustakaan pembelajaran mesin PHP

Sebelum mula membina model pembelajaran mesin, kami perlu memasang beberapa perpustakaan pembelajaran mesin PHP terlebih dahulu. PHP-ML ialah perpustakaan pembelajaran mesin yang berkuasa yang boleh digunakan untuk regresi, pengelasan, pengelompokan dan tugasan lain. Berikut ialah langkah-langkah untuk memasang PHP-ML:

1. Buka terminal dan laksanakan arahan berikut untuk memasang Komposer (alat pengurusan pergantungan PHP):

$ curl -sS https://getcomposer.org/installer | php
$ mv composer.phar /usr/local/bin/composer

2. Buat fail composer.json di bawah folder projek PHP dan tambah yang berikut di dalamnya Kandungan:

{
  "require": {
    "php-ai/php-ml": "~0.8"
  }
}

3. Laksanakan arahan berikut untuk memasang perpustakaan PHP-ML:

$ composer install

2. Model regresi

Model regresi sering digunakan untuk meramalkan nilai pembolehubah sasaran. Berikut ialah contoh kod untuk membina model regresi menggunakan PHP:

// 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;

3. Model pengelasan

Model pengelasan sering digunakan untuk mengelaskan sampel ke dalam kategori yang berbeza. Berikut ialah contoh kod untuk membina model klasifikasi menggunakan PHP:

// 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;

4. Model pengelompokan

Model pengelompokan sering digunakan untuk membahagikan sampel kepada kelompok yang berbeza. Berikut ialah contoh kod untuk membina model pengelompokan menggunakan PHP:

// 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;

Melalui contoh kod di atas, kita dapat melihat bahawa proses membina model pembelajaran mesin menggunakan PHP adalah agak mudah. Sudah tentu, sebagai tambahan kepada perpustakaan PHP-ML, terdapat perpustakaan sambungan PHP lain yang juga boleh digunakan bersama dengan PHP, seperti PhpInsights, php-ml-contoh, dll. Pembaca boleh memilih perpustakaan yang sesuai mengikut mereka sendiri keperluan.

Ringkasan:

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk membina model pembelajaran mesin dan menyediakan contoh kod yang sepadan. Melalui contoh ini, pembaca boleh mempelajari cara menggunakan model regresi, model klasifikasi dan model pengelompokan dalam PHP. Saya harap artikel ini akan membantu pembaca yang menggunakan PHP untuk membina model pembelajaran mesin.

Atas ialah kandungan terperinci Cara membina model pembelajaran mesin menggunakan PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!