PHP dan pembelajaran mesin: cara melakukan perlombongan data dan analisis korelasi

PHP dan pembelajaran mesin: Cara melakukan perlombongan data dan analisis korelasi

Pengenalan:
Dalam perkembangan pesat teknologi hari ini, data telah menjadi sumber yang sangat penting, dan perlombongan data dan analisis korelasi telah menjadi kunci untuk mengekstrak daripada cara penting data maklumat yang berharga. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, PHP boleh digabungkan dengan algoritma pembelajaran mesin untuk merealisasikan fungsi perlombongan data dan analisis korelasi. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk perlombongan data dan analisis korelasi, serta menyediakan contoh kod.

1. Konsep perlombongan data
   Perlombongan data merujuk kepada proses menemui corak dan perhubungan yang berguna secara automatik daripada jumlah data yang besar, dan meramal serta menganalisis corak dan perhubungan ini. Ia boleh membantu kami menemui pengetahuan dan maklumat tersembunyi daripada data.
2. Konsep analisis korelasi
   Analisis korelasi ialah teknik yang digunakan untuk menemui korelasi antara item dalam set data. Melalui analisis persatuan, kita boleh menemui peraturan perkaitan yang kerap antara item yang berbeza, yang boleh digunakan pada sistem pengesyoran, analisis bakul pasaran dan bidang lain.
3. Pustaka pembelajaran mesin PHP
   PHP tidak mempunyai perpustakaan pembelajaran mesin asli, tetapi fungsi pembelajaran mesin boleh dilaksanakan melalui perpustakaan pihak ketiga. Antaranya, Php-ml ialah perpustakaan pembelajaran mesin yang kaya dengan ciri dan mudah digunakan yang menyediakan pelaksanaan pelbagai algoritma pembelajaran mesin.
4. Pasang Php-ml
   Untuk menggunakan perpustakaan Php-ml, anda perlu memasangnya terlebih dahulu. Pustaka Php-ml boleh dipasang melalui komposer Untuk langkah pemasangan tertentu, sila rujuk dokumentasi rasmi: https://github.com/php-ai/php-ml
5. Contoh Perlombongan Data

Contoh 1: Kluster. Analisis

70b2aa5e5577c404554568f0a8705e16cluster($samples);

$predictions = $clusterer->predict($samples);

var_dump($predictions);

?>

Contoh 2: Decision tree classification
;?php

memerlukan

DIR

. '/vendor/autoload.php';

gunakan PhpmlClassificationDecisionTree;$samples = [

[1, 1, 1, 0],
[1, 1, 0, 1],
[0, 1, 1, 1],
[0, 0, 1, 0],

];

'=

', 'Cs ' = [''$' ', ' D'];

$pengelas = new DecisionTree();

$pengelas->kereta api($sampel, $label);

$ramalan = $pengelas->ramalkan([1, 0, 0 , 1] );

var_dump($prediction);

?> ;

gunakan PpmlAssociationApriori;

$samples = [

[1, 2, 3, 4, 5],
[5, 4, 3, 2, 1],
[1, 3, 5, 2, 4],
[1, 1, 1, 1, 1]

];
6. $association = $0.confiori = $0.0oriori );

$association->train($samples);

$rules = $association->getRules();

var_dump($rules);?>

Melalui kod contoh di atas, anda dapat melihat bahawa proses menggunakan perpustakaan Php-ml untuk perlombongan data dan analisis persatuan adalah sangat mudah . Anda hanya perlu mengimport perpustakaan kelas yang diperlukan, membina objek algoritma yang sepadan, dan kemudian menghantar data.

Kesimpulan:

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk perlombongan data dan analisis korelasi, dan menyediakan contoh kod yang sepadan. Dengan menggunakan perpustakaan pihak ketiga Php-ml, kami boleh menggunakan pelbagai algoritma pembelajaran mesin dengan mudah untuk menganalisis dan melombong data, dengan itu memperoleh maklumat dan pengetahuan berharga yang diperlukan untuk aplikasi praktikal. Perlu diingat bahawa dalam aplikasi praktikal, kita juga perlu memilih algoritma pembelajaran mesin secara munasabah dan menala parameter algoritma untuk meningkatkan ketepatan dan kesan algoritma.

Atas ialah kandungan terperinci PHP dan pembelajaran mesin: cara melakukan perlombongan data dan analisis korelasi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!