<?php
declare(strict_types=1);
namespace tests;
use Phpml\Classification\SVC;
use Phpml\FeatureExtraction\TfIdfTransformer;
use Phpml\FeatureExtraction\TokenCountVectorizer;
use Phpml\Pipeline;
use Phpml\Preprocessing\Imputer;
use Phpml\Preprocessing\Imputer\Strategy\MostFrequentStrategy;
use Phpml\Preprocessing\Normalizer;
use Phpml\Regression\SVR;
use Phpml\Tokenization\WordTokenizer;
use PHPUnit\Framework\TestCase;
class PipelineTest extends TestCase
{
public function testPipelineConstruction(): void
{
$transformers = [
new TfIdfTransformer(),
];
$estimator = new SVC();
$pipeline = new Pipeline($transformers, $estimator);
$this->assertEquals($transformers, $pipeline->getTransformers());
$this->assertEquals($estimator, $pipeline->getEstimator());
}Eine Maschine ist ein Gerät, das aus verschiedenen Metall- und Nichtmetallteilen zusammengesetzt ist. Sie verbraucht Energie und kann arbeiten und arbeiten. Es wird verwendet, um menschliche Arbeit zu ersetzen, Energie umzuwandeln, Informationen zu verarbeiten und nützliche Arbeit zu leisten. Maschinen gab es in der gesamten Menschheitsgeschichte. Aber die eigentliche „Maschine“ der Neuzeit wurde nach und nach nach der westlichen industriellen Revolution erfunden.
Alle Ressourcen auf dieser Website werden von Internetnutzern bereitgestellt oder von großen Download-Sites nachgedruckt. Bitte überprüfen Sie selbst die Integrität der Software! Alle Ressourcen auf dieser Website dienen nur als Referenz zum Lernen. Bitte nutzen Sie diese nicht für kommerzielle Zwecke. Andernfalls sind Sie für alle Folgen verantwortlich! Wenn ein Verstoß vorliegt, kontaktieren Sie uns bitte, um ihn zu löschen. Kontaktinformationen: admin@php.cn
Verwandter Artikel
15May2018
Der folgende Editor zeigt Ihnen eine einfache Test- und Verwendungsmethode der PHP-Bibliothek für maschinelles Lernen php-ml. Der Herausgeber findet es ziemlich gut, deshalb teile ich es jetzt mit Ihnen und gebe es als Referenz. Folgen wir dem Herausgeber und werfen wir einen Blick darauf.
Erstellen Sie Modelle für maschinelles Lernen mit PySpark ML09Apr2023
Spark ist ein Open-Source-Framework, das für interaktive Abfragen, maschinelles Lernen und Echtzeit-Workloads entwickelt wurde, und PySpark ist eine Bibliothek für Python, die Spark verwendet. PySpark ist eine hervorragende Sprache für die Durchführung explorativer Datenanalysen im großen Maßstab, den Aufbau von Pipelines für maschinelles Lernen und die Erstellung von ETL für Datenplattformen. Wenn Sie bereits mit Bibliotheken wie Python und Pandas vertraut sind, ist PySpark eine großartige Sprache zum Erlernen und Erstellen skalierbarerer Analysen und Pipelines. Der Zweck dieses Artikels besteht darin, zu zeigen, wie man mit PySpark ein Modell für maschinelles Lernen erstellt. Conda erstellt eine virtuelle Python-Umgebung, die Conda fast alle verwenden wird
Zusammenfassung der Hyperparameteroptimierung für maschinelles Lernen (PySpark ML)08Apr2023
Eine wichtige Aufgabe im ML ist die Modellauswahl oder die Verwendung von Daten, um das beste Modell oder die besten Parameter für eine bestimmte Aufgabe zu finden. Man nennt das auch Tuning. Sie können einen einzelnen Schätzer wie LogisticRegression oder eine gesamte Pipeline optimieren, die mehrere Algorithmen, Charakterisierungen und andere Schritte umfasst. Benutzer können die gesamte Pipeline auf einmal optimieren, anstatt jedes Element in der Pipeline einzeln zu optimieren. Eine wichtige Aufgabe im ML ist die Modellauswahl oder die Verwendung von Daten, um das beste Modell oder die besten Parameter für eine bestimmte Aufgabe zu finden. Man nennt das auch Tuning. Ein einzelner Schätzer (z. B. LogisticRegression) kann optimiert werden, oder
Python-Bibliothek für maschinelles Lernen NumPy19Apr2018
Dies ist eine sehr häufig verwendete Basisbibliothek, wenn wir die Python-Sprache für die Programmierung maschinellen Lernens verwenden. Dieser Artikel ist ein Einführungs-Tutorial für die Python-Bibliothek für maschinelles Lernen NumPy. Interessierte Freunde können gemeinsam lernen.
Ausführliche Erklärung von scikit-learn, einer Bibliothek für maschinelles Lernen in Python10Jun2023
Python hat sich zu einer der beliebtesten Sprachen im Bereich Datenwissenschaft und maschinelles Lernen entwickelt, und scikit-learn ist eine der beliebtesten Bibliotheken für maschinelles Lernen in diesem Bereich. scikit-learn ist ein Open-Source-Framework, das auf NumPy, SciPy und Matplotlib basiert und eine Vielzahl moderner Tools für maschinelles Lernen bereitstellen soll. In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf die Hauptfunktionen von scikit-learn, einschließlich seiner Algorithmen und Module zur Verarbeitung verschiedener Datentypen. Modellauswahl
Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) mit PHP11May2023
Mit zunehmender Reife von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen beginnen immer mehr Unternehmen und Entwickler, der Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen Aufmerksamkeit zu schenken, in der Hoffnung, daraus einen größeren Geschäftswert zu ziehen. Kann PHP als eine in der Web- und Unternehmensanwendungsentwicklung weit verbreitete Programmiersprache Algorithmen für maschinelles Lernen implementieren? Die Antwort ist ja. Einführung in Algorithmen für maschinelles Lernen Bevor wir die Verwendung von PHP zur Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen vorstellen, wollen wir zunächst die Algorithmen für maschinelles Lernen verstehen. Maschinelles Lernen (kurz ML) ist etwas Menschliches
Hot Tools
PHP-Bibliothek für Abhängigkeitsinjektionscontainer
PHP-Bibliothek für Abhängigkeitsinjektionscontainer
Eine Sammlung von 50 hervorragenden klassischen PHP-Algorithmen
Klassischer PHP-Algorithmus, lernen Sie hervorragende Ideen und erweitern Sie Ihr Denken
Kleine PHP-Bibliothek zur Optimierung von Bildern
Kleine PHP-Bibliothek zur Optimierung von Bildern