Comment créer un modèle d'apprentissage automatique en utilisant PHP

Comment utiliser PHP pour créer un modèle d'apprentissage automatique

En tant que l'une des branches importantes de l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique est largement utilisé dans divers domaines. Dans le processus de création de modèles d’apprentissage automatique, PHP, en tant que langage de programmation côté serveur populaire, peut également jouer un rôle important. Cet article explique comment utiliser PHP pour créer un modèle d'apprentissage automatique, avec des exemples de code correspondants.

1. Installer les bibliothèques d'apprentissage automatique PHP

Avant de commencer à créer un modèle d'apprentissage automatique, nous devons d'abord installer certaines bibliothèques d'apprentissage automatique PHP. PHP-ML est une puissante bibliothèque d'apprentissage automatique qui peut être utilisée pour la régression, la classification, le clustering et d'autres tâches. Voici les étapes pour installer PHP-ML :

1. Ouvrez le terminal et exécutez la commande suivante pour installer Composer (l'outil de gestion des dépendances de PHP) :

$ curl -sS https://getcomposer.org/installer | php
$ mv composer.phar /usr/local/bin/composer

2. Créez le fichier composer.json sous le dossier du projet PHP et ajoutez le contenu suivant :

{
  "require": {
    "php-ai/php-ml": "~0.8"
  }
}

3. Exécutez la commande suivante pour installer la bibliothèque PHP-ML :

$ composer install

2. Modèle de régression

Les modèles de régression sont souvent utilisés pour prédire la valeur d'une variable cible. Voici un exemple de code pour créer un modèle de régression à l'aide de PHP :

// 引入必要的类
require 'vendor/autoload.php';

use PhpmlRegressionSVR;
use PhpmlSupportVectorMachineKernel;

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

// 创建回归模型
$regression = new SVR(Kernel::LINEAR);
$regression->train($samples, $targets);

// 预测新数据
$prediction = $regression->predict([[64]]);
echo "预测结果：" . $prediction;

3. Modèle de classification

Les modèles de classification sont souvent utilisés pour classer les échantillons dans différentes catégories. Voici un exemple de code pour créer un modèle de classification à l'aide de PHP :

// 引入必要的类
require 'vendor/autoload.php';

use PhpmlClassificationSVC;
use PhpmlSupportVectorMachineKernel;

// 训练数据
$samples = [[150, 50], [160, 60], [170, 70], [180, 80]];
$targets = ['男', '女', '男', '女'];

// 创建分类模型
$classifier = new SVC(Kernel::RBF, 1000);
$classifier->train($samples, $targets);

// 预测新数据
$prediction = $classifier->predict([[190, 90]]);
echo "预测结果：" . $prediction;

4. Modèle de clustering

Les modèles de clustering sont souvent utilisés pour diviser les échantillons en différents clusters. Voici un exemple de code pour créer un modèle de clustering à l'aide de PHP :

// 引入必要的类
require 'vendor/autoload.php';

use PhpmlClusteringKMeans;

// 训练数据
$samples = [[60], [61], [62], [63], [65]];

// 创建聚类模型
$clustering = new KMeans(3);
$clustering->train($samples);

// 预测新数据
$prediction = $clustering->predict([[64]]);
echo "预测结果：" . $prediction;

Grâce à l'exemple de code ci-dessus, nous pouvons voir que le processus de création d'un modèle d'apprentissage automatique à l'aide de PHP est relativement simple. Bien entendu, en plus de la bibliothèque PHP-ML, il existe d'autres bibliothèques d'extensions PHP qui peuvent également être utilisées avec PHP, telles que PhpInsights, php-ml-examples, etc. Les lecteurs peuvent choisir la bibliothèque appropriée en fonction de leurs propres préférences. besoins.

Résumé :

Cet article présente comment utiliser PHP pour créer un modèle d'apprentissage automatique et fournit des exemples de code correspondants. Grâce à ces exemples, les lecteurs peuvent apprendre à utiliser des modèles de régression, des modèles de classification et des modèles de clustering en PHP. J'espère que cet article sera utile aux lecteurs qui utilisent PHP pour créer des modèles d'apprentissage automatique.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!