Fungsi PHP digunakan secara meluas dalam AI dan pembelajaran mesin, termasuk: Prapemprosesan data: Gunakan array_map() dan in_array() untuk menyeragamkan dan menapis data. Kejuruteraan ciri: Gunakan array_intersect() dan array_column() untuk mengira korelasi ciri dan mengekstrak data latihan. Latihan model: array_rand() dan mb_strtolower() digunakan untuk membahagikan set latihan dan membersihkan data teks. Penilaian model: Fungsi seperti log() dan exp() mengira kerugian kemungkinan log negatif.
PHP telah menemui aplikasi yang luas dalam bidang kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) dengan ekosistemnya yang kukuh dan perpustakaan fungsi yang meluas. Artikel ini akan meneroka beberapa fungsi PHP yang berguna dan menunjukkan melalui contoh praktikal bagaimana ia boleh meningkatkan kefungsian aplikasi AI dan ML.
// 使用 array_map() 标准化数据 $data = array_map('strtoupper', $data); // 使用 in_array() 过滤无效数据 $valid_data = array_filter($data, function ($item) { return in_array($item, ['VALID_VALUE1', 'VALID_VALUE2']); });
// 使用 array_intersect() 计算特征相关性 $features1 = array_keys($data1); $features2 = array_keys($data2); $correlated_features = array_intersect($features1, $features2); // 使用 array_column() 提取训练数据 $X = array_column($data, 'feature1', 'feature2');
// 使用 array_rand() 划分训练集和验证集 $dataset_size = count($data); $num_train = round($dataset_size * 0.7); $train_indices = array_rand($data, $num_train); $test_indices = array_diff(range(0, $dataset_size - 1), $train_indices); // 使用 mb_strtolower() 清理文本数据 $text_data = array_map('mb_strtolower', $text_data);
// 使用 log() 和 exp() 计算负对数似然损失 $y_pred = log($model->predict_proba($X_test)[:, 1]); $y_true = log($Y_test); $loss = -exp(mean($y_pred - y_true));
Dengan memanfaatkan perpustakaan fungsi PHP yang berkuasa, pembangun boleh membina aplikasi AI dan ML yang mantap dan cekap. Fungsi ini memberikan fleksibiliti dan kemudahan, membolehkan pengaturcara menumpukan pada logik dan algoritma tugas pembelajaran mesin.
Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi fungsi PHP dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!