Maschin -Lernmodelle mit PHP: Praktische Tutorials und Beispiele problemlos erstellen

So erstellen Sie ein maschinelles Lernmodell mit PHP

Als wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz wurde in vielen Bereichen weit verbreitet. Beim Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen kann PHP als beliebte serverseitige Programmiersprache auch seine einzigartigen Vorteile spielen. In diesem Artikel wird vorgestellt, wie maschinelles Lernmodelle mit PHP erstellt und praktische Codebeispiele bereitgestellt werden.

1. Installieren Sie die Bibliothek für maschinelles Lernen von PHP

Bevor Sie mit dem Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen beginnen, müssen Sie die entsprechende Bibliothek für maschinelles Lernen installieren. PHP-ML ist eine umfassende Bibliothek für maschinelles Lernen, die Aufgaben wie Regression, Klassifizierung und Clustering unterstützt. Hier sind die Schritte zur Installation von PHP-ML:

1. Öffnen Sie den Terminal und installieren Sie den Komponisten (PHP -Abhängigkeitsmanagement -Tool):

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

2. Erstellen Sie eine Composer.json -Datei im PHP -Projektverzeichnis mit dem folgenden Inhalt:

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

3. Führen Sie den Befehl aus, um die PHP-ML-Bibliothek zu installieren:

 $ composer install

2. Regressionsmodell

Regressionsmodelle werden häufig verwendet, um numerische Zielvariablen vorherzusagen. Hier ist ein Beispiel für die Verwendung von PHP zum Erstellen eines Regressionsmodells:

 // Die notwendigen Klassen einführen
require 'vendor/autoload.php';
<p>use Phpml\Regression\SVR;<br>
use Phpml\SupportVectorMachine\Kernel;</p>
<p>// Trainingsdaten<br>
$samples = [[60], [61], [62], [63], [65]];<br>
$targets = [3.1, 3.6, 3.8, 4, 4.1];</p>
<p>// Erstellen Sie ein Regressionsmodell<br>
$regression = new SVR(Kernel::LINEAR);<br>
$regression->train($samples, $targets);</p>
<p>// Neue Daten vorhersagen<br>
$prediction = $regression->predict([[64]]);<br>
echo "Vorhergesagte Ergebnisse：" . $prediction;<br>

III. Klassifizierungsmodell

Klassifizierungsmodelle eignen sich zum Teilen von Daten in verschiedene Kategorien. Das folgende Beispiel zeigt, wie ein Klassifizierungsmodell mit PHP erstellt wird:

 // Die notwendigen Klassen einführen
require 'vendor/autoload.php';
<p>use Phpml\Classification\SVC;<br>
use Phpml\SupportVectorMachine\Kernel;</p>
<p>// Trainingsdaten<br>
$samples = [[150, 50], [160, 60], [170, 70], [180, 80]];<br>
$targets = ['männlich', 'weiblich', 'männlich', 'weiblich'];</p>
<p>// Erstellen Sie ein Klassifizierungsmodell<br>
$classifier = new SVC(Kernel::RBF, 1000);<br>
$classifier->train($samples, $targets);</p>
<p>// Neue Daten vorhersagen<br>
$prediction = $classifier->predict([[190, 90]]);<br>
echo "Vorhergesagte Ergebnisse：" . $prediction;<br>

Iv. Clustering -Modell

Clustering -Modelle werden verwendet, um Daten in verschiedene Cluster zu unterteilen. Das Folgende zeigt den Beispielcode zum Erstellen eines Clustering -Modells mit PHP:

 // Die notwendigen Klassen einführen
require 'vendor/autoload.php';
<p>use Phpml\Clustering\KMeans;</p>
<p>// Trainingsdaten<br>
$samples = [[60], [61], [62], [63], [65]];</p>
<p>// Erstellen Sie ein Clustering -Modell<br>
$clustering = new KMeans(3);<br>
$clustering->train($samples);</p>
<p>// Neue Daten vorhersagen<br>
$prediction = $clustering->predict([[64]]);<br>
echo "Vorhergesagte Ergebnisse：" . $prediction;<br>

Zusammenfassen

In diesem Artikel wird der grundlegende Prozess der Verwendung von PHP zum Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen vorgestellt und die Implementierungsmethoden der Regressions-, Klassifizierungs- und Clustering -Modelle anhand spezifischer Beispiele angezeigt. Zusätzlich zur PHP-ML-Bibliothek können im PHP-Ökosystem andere Bibliotheken zur Erweiterung des maschinellen Lernens ausgewählt werden, und Entwickler können sie flexibel nach den Projektanforderungen anwenden. Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen helfen, die Entwicklung des maschinellen Lernens in der PHP -Umgebung erfolgreich durchzuführen.