Ein Anfängerleitfaden zum maschinellen Lernen in PHP

Mit der rasanten Entwicklung des Internets und der künstlichen Intelligenz ist maschinelles Lernen zu einem der heißen Themen geworden. Als wichtiger Zweig der Informatik und der künstlichen Intelligenz bietet uns maschinelles Lernen viele interessante Methoden und Werkzeuge zur Erforschung und Analyse von Daten. In diesem Bereich stehen viele Programmiersprachen und -tools zur Verfügung, unter denen PHP eine der beliebtesten Programmiersprachen ist. In diesem Artikel führen wir Sie in das maschinelle Lernen in PHP ein und geben einige Richtlinien für den Einstieg.

1. Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Anwendungsgebiet der künstlichen Intelligenz, das es Computern ermöglicht, automatisch Muster zu lernen und Ergebnisse aus Daten vorherzusagen. Maschinelles Lernen zielt darauf ab, nützliche Informationen in Daten zu entdecken und diese für gute Entscheidungen zu nutzen. Unter diesen sind überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen die drei Haupttypen des maschinellen Lernens.

2. Bibliotheken für maschinelles Lernen in PHP

In PHP stehen mehrere Bibliotheken für maschinelles Lernen zur Verfügung, die beliebteste davon ist die PHP-ML-Bibliothek. PHP-ML ist eine PHP-basierte Bibliothek für maschinelles Lernen, die viele häufig verwendete Algorithmen für maschinelles Lernen bereitstellt, z. B. Klassifizierung, Clustering, Regression und Dimensionsreduktion. Darüber hinaus ist die API von PHP-ML einfach zu verwenden und der Code leicht zu verstehen.

3. Verwendung von maschinellem Lernen in PHP

Der erste Schritt bei der Verwendung von maschinellem Lernen in PHP ist die Auswahl einer geeigneten Bibliothek für maschinelles Lernen. Wenn Sie sich für PHP-ML entscheiden, müssen Sie es in Ihrem System installieren. Sie können PHP-ML mit dem folgenden Befehl in der Befehlszeile installieren:

composer require php-ai/php-ml

Sobald die Installation abgeschlossen ist, können Sie die PHP-ML-Bibliothek in Ihren PHP-Code einführen:

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

use PhpmlClassificationKNearestNeighbors;
用phpml库下ClassificationKNearestNeighbors， 加载到PHP脚本中

Sehen wir uns nun an, wie Sie PHP-ML verwenden Bibliothek zum Trainieren eines einfachen Modells. In diesem Beispiel verwenden wir den K-Algorithmus für den nächsten Nachbarn, um den Iris-Datensatz zu klassifizieren.

Datensatz IES-Datensatz
Zuerst müssen wir den Datensatz laden. In diesem Beispiel verwenden wir den Iris-Datensatz aus der PHP-ML-Bibliothek. Um den Datensatz zu laden, können Sie den folgenden Code verwenden:

use PhpmlDatasetsIris;

$dataset = new Iris();

Als nächstes müssen wir die Daten vorverarbeiten. In diesem Beispiel werden wir die Daten normalisieren. Um eine Normalisierung durchzuführen, können Sie den folgenden Code verwenden:

use PhpmlPreprocessingStandardScaler;

$scaler = new StandardScaler();
$scaler->fit($samples);
$scaler->transform($samples); 

Dann müssen wir den Datensatz in Trainingsdaten und Testdaten aufteilen. In diesem Beispiel verwenden wir 80 % des Datensatzes für das Training und 20 % für Tests. Dazu können Sie den folgenden Code verwenden:

use PhpmlCrossValidationStratifiedRandomSplit;

$split = new StratifiedRandomSplit($dataset->getSamples(), $dataset->getTargets(), 0.8); 

Als nächstes müssen wir einen K-Nearest-Neighbor-Klassifikator instanziieren und ihn mithilfe der Trainingsdaten trainieren. Dazu können Sie den folgenden Code verwenden:

$classifier = new KNearestNeighbors($k = 3);
$classifier->train($split->getTrainSamples(), $split->getTrainLabels());

Abschließend können wir Testdaten verwenden, um die Leistung des Modells zu testen. Dazu können Sie den folgenden Code verwenden:

$predicted = $classifier->predict($split->getTestSamples());

4. Zusammenfassung

Maschinelles Lernen ist ein interessantes und praktisches Feld, das uns viele nützliche Werkzeuge und Techniken zur Erkundung und Analyse von Daten liefern kann. In PHP kann uns die Verwendung von Bibliotheken für maschinelles Lernen wie PHP-ML dabei helfen, Modelle für maschinelles Lernen einfach zu trainieren und zu testen. Wenn Sie maschinelles Lernen in PHP nutzen möchten, ist die Verwendung von PHP-ML ein guter Einstieg.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEin Anfängerleitfaden zum maschinellen Lernen in PHP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!