PHP 函數在人工智慧和機器學習的應用

PHP 函數在 AI 和機器學習中得到了廣泛應用，其中包括：資料預處理：使用 array_map() 和 in_array() 標準化和過濾資料。特徵工程：利用 array_intersect() 和 array_column() 計算特徵相關性和擷取訓練資料。模型訓練：array_rand() 和 mb_strtolower() 用於分割訓練集和清理文字資料。模型評估：log() 和 exp() 等函數可計算負對數似然損失。

PHP 函數在人工智慧和機器學習中的應用

PHP 憑藉其強大的生態系統和廣泛的函數庫，在人工智慧（AI ）和機器學習（ML）領域找到了廣泛的應用。本文將探討一些有用的 PHP 函數，並透過實戰案例來展示它們如何增強 AI 和 ML 應用程式的功能。

1. 資料預處理

• array_map()：對陣列中的每個元素套用指定的函數。
• in_array()：檢查某個元素是否在陣列中。

// 使用 array_map() 标准化数据
$data = array_map('strtoupper', $data);

// 使用 in_array() 过滤无效数据
$valid_data = array_filter($data, function ($item) { return in_array($item, ['VALID_VALUE1', 'VALID_VALUE2']); });

2. 特徵工程

• array_intersect()：傳回兩個陣列的交集。
• array_column()：從多維數組中提取特定列。

// 使用 array_intersect() 计算特征相关性
$features1 = array_keys($data1);
$features2 = array_keys($data2);
$correlated_features = array_intersect($features1, $features2);

// 使用 array_column() 提取训练数据
$X = array_column($data, 'feature1', 'feature2');

3. 模型訓練

• array_rand()：從陣列中隨機選擇一個或多個元素。
• mb_strtolower()：將字串轉換為小寫。

// 使用 array_rand() 划分训练集和验证集
$dataset_size = count($data);
$num_train = round($dataset_size * 0.7);
$train_indices = array_rand($data, $num_train);
$test_indices = array_diff(range(0, $dataset_size - 1), $train_indices);

// 使用 mb_strtolower() 清理文本数据
$text_data = array_map('mb_strtolower', $text_data);

4. 模型評估

• log()：計算自然對數。
• exp()：計算指數。

// 使用 log() 和 exp() 计算负对数似然损失
$y_pred = log($model->predict_proba($X_test)[:, 1]);
$y_true = log($Y_test);
$loss = -exp(mean($y_pred - y_true));

結論

透過利用 PHP 的強大函數庫，開發人員可以建立健壯且高效的 AI 和 ML 應用程式。這些函數提供了靈活性和便利性，讓程式設計師專注於機器學習任務的邏輯和演算法。

以上是PHP 函數在人工智慧和機器學習的應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！