Prinsip pelaksanaan algoritma mesin vektor sokongan dalam PHP

Prinsip pelaksanaan algoritma mesin vektor sokongan dalam PHP

Mesin Vektor Sokongan (SVM) ialah algoritma pembelajaran mesin yang biasa digunakan untuk analisis klasifikasi dan regresi. Ia berdasarkan teori pembelajaran statistik dan prinsip pengurangan risiko struktur, dan mencapai latihan model dan ramalan dengan membina hyperplane klasifikasi yang optimum.

Algoritma SVM boleh digunakan pada banyak medan, seperti pengecaman imej, pengelasan teks, pengesanan anomali, dsb. Dalam PHP, kita boleh melaksanakan algoritma SVM dengan menggunakan perpustakaan LibSVM sumber terbuka. Berikut akan memperkenalkan prinsip pelaksanaan SVM dalam PHP secara terperinci dan memberikan contoh kod.

1. Prinsip algoritma SVM

1. Penyediaan data

Langkah pertama algoritma SVM ialah menyediakan data latihan. Data latihan terdiri daripada satu set vektor ciri dan label kategori yang sepadan. Vektor ciri ialah atribut yang menerangkan data, dan label kategori mewakili kategori data. Untuk masalah klasifikasi binari, label kelas biasanya 1 atau -1.

2. Pemetaan Ruang Ciri

Idea teras SVM adalah untuk memetakan ruang ciri asal ke dalam ruang ciri berdimensi tinggi supaya sampel kategori berbeza dapat diasingkan dengan lebih mudah. Proses ini diselesaikan melalui fungsi kernel Fungsi kernel yang biasa digunakan termasuk kernel linear, kernel polinomial, dan kernel asas jejari.

3. Bina hyperplane klasifikasi optimum

Dalam ruang ciri berdimensi tinggi, algoritma SVM melakukan pengelasan dengan mencari hyperplane klasifikasi optimum. Hiperplane klasifikasi yang optimum ialah hyperplane yang menjadikan titik sampel bagi kategori berbeza berada paling jauh. Kumpulan titik sampel yang paling hampir dengan hyperplane klasifikasi optimum dipanggil vektor sokongan. Proses membina hyperplane klasifikasi optimum boleh dicapai dengan menyelesaikan masalah pengaturcaraan kuadratik cembung.

4. Latihan dan ramalan model

Melalui data latihan, algoritma SVM boleh mendapatkan parameter hyperplane klasifikasi optimum. Parameter ini boleh digunakan untuk membuat ramalan model Untuk data sampel baharu, klasifikasi dilakukan dengan mengira unjurannya pada hyperplane klasifikasi optimum.

2. Pelaksanaan algoritma SVM dalam PHP

Dalam PHP, kita boleh menggunakan perpustakaan LibSVM untuk melaksanakan algoritma SVM. LibSVM ialah pelaksanaan SVM yang pantas dan ringkas yang menyokong kernel linear dan kernel asas jejari, serta menyediakan fungsi latihan dan ramalan.

1. Pasang LibSVM

Untuk menggunakan LibSVM dalam PHP, anda perlu memasang perpustakaan LibSVM terlebih dahulu. Anda boleh memuat turun versi terkini perpustakaan LibSVM daripada tapak web rasmi (https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/) dan nyahzipnya.

2. Menulis kod PHP

Dalam kod PHP, kita perlu memperkenalkan fail antara muka svm.php perpustakaan LibSVM. Kemudian, model boleh dilatih dengan memanggil fungsi svm-train dan diramalkan oleh fungsi svm-predict.

Berikut ialah contoh kod mudah untuk latihan dan ramalan masalah klasifikasi binari:

<?php

// 导入LibSVM库
require_once('libsvm-3.24/php/svm.php');

// 定义训练数据
$training_data = [
    [1, 0, 1],
    [0, 1, -1],
    ...
];

// 定义训练标签
$training_labels = [1, -1, ...];

// 定义测试数据
$test_data = [1, 1, 0];

// 创建SVM模型
$model = svm_train($training_data, $training_labels);

// 进行预测
$prediction = svm_predict($model, $test_data);

// 打印预测结果
echo $prediction;

?>

Dalam kod di atas, kami mula-mula mengimport fail antara muka svm.php perpustakaan LibSVM. Kemudian, tentukan data latihan dan label, serta data ujian yang akan diramalkan. Seterusnya, latihan model dilakukan dengan memanggil fungsi svm_train, dan ramalan dibuat oleh fungsi svm_predict. Akhir sekali, cetak keputusan ramalan.

3. Ringkasan

Melalui contoh kod di atas, kita dapat melihat bahawa melaksanakan algoritma SVM dalam PHP adalah sangat mudah. Dengan menggunakan perpustakaan LibSVM, kami boleh melengkapkan latihan dan ramalan model SVM dengan cepat untuk menyelesaikan masalah klasifikasi dan regresi.

Sudah tentu, dalam aplikasi praktikal, kita mungkin perlu menala lagi parameter model, memilih fungsi kernel yang sesuai dan parameter fungsi kernel, dsb. Pada masa yang sama, kami juga perlu memberi perhatian kepada isu seperti prapemprosesan data dan pemilihan ciri untuk meningkatkan prestasi model dan keupayaan generalisasi.

Ringkasnya, prinsip pelaksanaan dan contoh kod algoritma mesin vektor sokongan dalam PHP telah diperkenalkan secara terperinci. Saya harap ia akan membantu pembaca dalam memahami dan menggunakan algoritma SVM.

Atas ialah kandungan terperinci Prinsip pelaksanaan algoritma mesin vektor sokongan dalam PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!