PHP dan pembelajaran mesin: cara melaksanakan visualisasi data dan analisis penerokaan-tutorial php-php.cn

PHP dan pembelajaran mesin: cara melaksanakan visualisasi data dan analisis penerokaan

王林

Lepaskan： 2023-07-30 11:40:01

asal

768 orang telah melayarinya

PHP dan Pembelajaran Mesin: Cara Melakukan Analisis Visualisasi dan Penerokaan Data

Pengenalan
Memandangkan pembelajaran mesin telah menjadi topik hangat dalam bidang sains data, analisis dan visualisasi data menjadi semakin penting. Visualisasi data boleh membantu kami memahami dan mentafsir data dengan lebih baik serta meneroka korelasi dan corak dalam data. Pada masa yang sama, PHP, sebagai bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, memberikan kita pelbagai alatan dan teknologi untuk mencapai visualisasi data dan analisis penerokaan. Dalam artikel ini, saya akan memperkenalkan cara menggunakan PHP dan teknologi pembelajaran mesin untuk visualisasi data dan analisis penerokaan, serta menyediakan kod sampel yang berkaitan.

1. Visualisasi Data

Gunakan Pustaka Carta
Cara biasa untuk menggambarkan data ialah menggunakan perpustakaan carta. Terdapat banyak perpustakaan carta popular dalam PHP untuk dipilih, seperti Chart.js, FusionCharts dan Google Charts, dsb. Perpustakaan ini menyediakan pelbagai jenis carta, seperti carta garis, carta bar, carta pai, dsb., yang boleh membantu kami memaparkan data dengan berkesan.

Sebagai contoh, kita boleh menggunakan Chart.js untuk mencipta carta bar ringkas yang menunjukkan arah aliran jualan:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Data Visualization</title>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script>
</head>
<body>
    <canvas id="myChart"></canvas>
    <script>
        var ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
        var myChart = new Chart(ctx, {
            type: 'bar',
            data: {
                labels: ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun'],
                datasets: [{
                    label: 'Sales',
                    data: [120, 200, 150, 300, 250, 180],
                    backgroundColor: 'rgba(75, 192, 192, 0.6)'
                }]
            }
        });
    </script>
</body>
</html>

Salin selepas log masuk

Kod di atas akan mencipta carta bar yang menunjukkan jualan dari Januari hingga Jun. Dengan menukar tetapan data dan gaya, kami boleh menyesuaikan dan melaraskan carta secara bebas untuk memenuhi keperluan data yang berbeza.

Gunakan perpustakaan visualisasi peta
Satu lagi kaedah biasa visualisasi data ialah menggunakan perpustakaan visualisasi peta. Dalam PHP, kami boleh menggunakan API Peta Google atau perpustakaan peta sumber terbuka seperti Risalah untuk membuat peta interaktif dan menggambarkan data pada peta.

Berikut ialah contoh penggunaan API Peta Google untuk memaparkan data gempa bumi global:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Earthquake Visualization</title>
    <style>
        #map {
            height: 400px;
        }
    </style>
    <script src="https://maps.googleapis.com/maps/api/js?key=YOUR_API_KEY"></script>
</head>
<body>
    <div id="map"></div>
    <script>
        function initMap() {
            var map = new google.maps.Map(document.getElementById('map'), {
                zoom: 2,
                center: {lat: 0, lng: 0}
            });

            // 调用API获取地震数据
            // ...

            // 将地震数据标记在地图上
            // ...
        }
        initMap();
    </script>
</body>
</html>

Salin selepas log masuk

Dengan menggunakan API Peta, kami boleh memaparkan lokasi, keamatan dan maklumat gempa bumi lain pada peta, menjadikan data lebih intuitif dan mudah untuk memahami.

2. Analisis penerokaan

Gunakan perpustakaan analisis statistik
Apabila melakukan analisis penerokaan, kita selalunya perlu melakukan beberapa analisis statistik, seperti mengira min, sisihan piawai, korelasi, dsb. Terdapat beberapa perpustakaan analisis statistik popular yang tersedia dalam PHP, seperti MathPHP dan Statistik.

Berikut ialah contoh penggunaan perpustakaan MathPHP untuk mengira min dan sisihan piawai tatasusunan:

<?php
require_once 'vendor/autoload.php';

use MathPHPStatisticsAverage;
use MathPHPStatisticsStandardDeviation;

$data = [1, 2, 3, 4, 5];
$average = Average::mean($data);
$stdDev = StandardDeviation::population($data);

echo "平均值: " . $average . "<br>";
echo "标准差: " . $stdDev;
?>

Salin selepas log masuk

Dengan menggunakan perpustakaan analisis statistik, kami boleh melakukan pelbagai pengiraan statistik dengan mudah untuk menyediakan lebih banyak maklumat untuk meneroka data.

Gunakan perpustakaan pembelajaran mesin
Perpustakaan pembelajaran mesin boleh membantu kami melaksanakan analisis penerokaan yang lebih maju, seperti ramalan dan pengelasan. Dalam PHP, terdapat beberapa perpustakaan pembelajaran mesin yang berkuasa untuk dipilih, seperti PHP-ML dan TensorFlow PHP.

Berikut ialah contoh membuat ramalan regresi linear pada data menggunakan perpustakaan PHP-ML:

<?php
require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use PhpmlRegressionLeastSquares;

$samples = [[60], [61], [62], [63], [65]];
$targets = [3.1, 3.6, 3.8, 4, 4.1];

$regression = new LeastSquares();
$regression->train($samples, $targets);

$testSample = [64];
$prediction = $regression->predict($testSample);

echo "预测值: " . $prediction;
?>

Salin selepas log masuk

Dengan menggunakan perpustakaan pembelajaran mesin, kami boleh menganalisis dan meramal data menggunakan pelbagai algoritma untuk mendapatkan cerapan yang lebih mendalam tentang data .

Kesimpulan
Dalam artikel ini, kami memperkenalkan cara menggunakan PHP dan teknik pembelajaran mesin untuk visualisasi data dan analisis penerokaan. Kami membincangkan kaedah untuk visualisasi data menggunakan carta dan perpustakaan visualisasi peta dan menunjukkan kod sampel yang berkaitan. Selain itu, kami juga memperkenalkan kaedah menggunakan perpustakaan analisis statistik dan perpustakaan pembelajaran mesin untuk analisis penerokaan, dan menyediakan kod sampel yang berkaitan. Saya harap contoh ini dapat membantu anda memahami dengan lebih baik cara melakukan analisis visualisasi dan penerokaan data dalam PHP, supaya anda boleh menggunakan teknologi pembelajaran mesin dengan lebih baik untuk memproses dan menganalisis data.

Atas ialah kandungan terperinci PHP dan pembelajaran mesin: cara melaksanakan visualisasi data dan analisis penerokaan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!