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如何在PHP中实现机器学习?

WBOY

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发布时间:2023-05-12 08:18:05

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来源于php中文网

原创

随着机器学习在未来的应用逐渐增多,开发人员对机器学习的需求也逐渐增加。因为 php 是一种广泛使用的编程语言,因此许多开发人员想知道如何在 php 中进行机器学习。本文将介绍在 php 中实现机器学习的基本知识和指南。

首先,让我们看一下机器学习的基本知识。机器学习是指使用算法和数据使计算机模拟人类的学习能力。常见的机器学习任务包括分类、聚类和回归。分类是一种将对象分为不同类别的任务。聚类是发现相似对象的过程。回归是预测一个变量的值。

机器学习需要许多技能和背景知识,因此本文假设您已经具备机器学习的一些基本知识。现在,我们将进入 PHP 中的机器学习。

PHP没有原生的机器学习库,但是仍然可以使用一些开源机器学习库,如Weka、TensorFlow和Scikit-learn等。在这里,我们将介绍使用 PHP-ML 库进行机器学习的方法。

PHP-ML 是一个开源的 PHP 机器学习库,具有许多机器学习算法和数据预处理功能。要使用 PHP-ML 进行机器学习,您需要使用 Composer 进行安装。请运行以下命令进行安装:

立即学习PHP免费学习笔记(深入)”;

composer require php-ai/php-ml

安装后,您可以在 PHP 代码中引用 PHP-ML:

require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

接下来,让我们看看如何使用 PHP-ML 进行分类任务。请假设我们有一个 CSV 文件,其中包含一些变量和类别标签。我们要使用分类算法来预测给定变量的类别标签。首先,我们需要加载 CSV 文件中的数据:

use PhpmlDatasetCsvDataset;

$dataset = new CsvDataset('path/to/dataset.csv', $header = true);

我们将 $dataset 变量设置为 CsvDataset 的新实例,并将 CSV 文件的路径作为参数。将 $header 设置为 true,可以指定第一行是头文件。您可以使用以下代码查看加载的数据:

魔众社区购商城系统
魔众社区购商城系统

现在要说到社区团购模式,相信大家都不陌生,其实社区团购这种模式最初是从长沙开始,目前正向全国各地蔓延开来,这也使得一大批创业者正在如火如荼的想进入到社区团购这个行业中来,经过不断的学习,不断的讨论,慢慢的在心里形成了自己对于社区团购的理解。

下载
print_r($dataset->getSamples());
print_r($dataset->getTargets());

接下来,我们将使用 KNN 算法来训练模型并对新数据进行分类。在 PHP-ML 中,您可以使用 Estimator 接口来访问许多机器学习算法。请注意,Estimator 接口仅提供学习功能。要对测试数据进行预测,您需要使用 Predictor 中的 makePrediction 方法。

use PhpmlClassificationKNearestNeighbors;

$classifier = new KNearestNeighbors($k = 3);
$classifier->train($dataset->getSamples(), $dataset->getTargets());

$newSample = [5.7, 2.9, 4.2, 1.3];
echo $classifier->predict($newSample);

在这里,$classifier 变量设置为 KNN 的一个实例。在训练模型之后,我们将使用 predict 方法对新样本进行分类。输出应该是样本的预测类别。

您可以使用Scikit-learn中的许多其他算法进行分类任务。在 PHP-ML 中,还有许多其他的数据预处理功能,例如 数据规范化 和 特征提取。

与分类任务不同,回归任务涉及预测一个变量的值。在 PHP-ML 中,您可以使用许多回归算法,例如线性回归、KNN回归和SVM回归。

在这里,我们将介绍使用线性回归来预测连续变量的值。我们将使用波士顿房屋价格数据集,该数据集包含许多变量和一个连续变量。

use PhpmlDatasetCsvDataset;
use PhpmlRegressionLeastSquares;

$dataset = new CsvDataset(__DIR__.'/../examples/datasets/boston.csv', 14, true);
$regression = new LeastSquares();
$regression->train($dataset->getSamples(), $dataset->getTargets());

$newSample = [0.02731,0.0,7.07,0,0.469,6.421,78.9,4.9671,2,242,17.8,396.9,9.14];
echo $regression->predict($newSample);

在这里,我们将 $dataset 变量设置为 CsvDataset 的新实例,并将CSV文件中的列数(14)设置为第二个参数。让 $header 设置为 true,允许我们用整数而不是字符串识别列。将 $regression 设置为LeastSquares的新实例,训练模型并使用 predict 方法预测新标签。

总之,PHP-ML 是一个功能强大的 PHP 机器学习库,它可以帮助您在 PHP 中实现许多机器学习任务。虽然 PHP 并不是机器学习的最佳选择,但在更复杂的Web应用程序中,PHP 可能是必要的。希望这篇文章能够帮助您了解如何在 PHP 中使用机器学习和 PHP-ML 库。

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