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软件简介

PHP-ml 是 PHP 的机器学习库。同时包含算法,交叉验证,神经网络,预处理,特征提取等。

PHP-ML 要求 PHP >= 7.0。

示例

简单的分类示例:

use Phpml\Classification\KNearestNeighbors;

$samples = [[1, 3], [1, 4], [2, 4], [3, 1], [4, 1], [4, 2]];
$labels = ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b'];

$classifier = new KNearestNeighbors();
$classifier->train($samples, $labels);

$classifier->predict([3, 2]); 
// return 'b'

特点

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代码

的 Gitee 指数为
超过 的项目

评论 (68)

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马克一下,学习学习
2020/11/28 15:29
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这么看php是世界上最好的语言也没有错,但是要是懂很多业务原理的php,还要懂C/C++
2019/04/23 10:49
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2018/10/16 15:49
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TYi
PHP-ML 这个项目不错,PHP 在 ML 领域的确是有所欠缺啊!另外,若PHP-ML遇到了运行速度问题,可以有考虑使用SPL。。。不过,估计底层代码量应该增加不少。
2018/05/17 10:58
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cms软件竞争激烈 欢迎了解下Poscms
2018/04/26 15:40
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2018/04/16 11:36
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2017/12/18 22:19
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必须支持一下
2017/11/29 16:31
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发表了资讯
2017/11/16 08:00

PHP-ML 0.5.0 发布,PHP 机器学习库

PHP-ML 是 PHP 的机器学习库。同时包含算法,交叉验证,神经网络,预处理,特征提取等。 PHP-ML 0.5.0 更新至了 PHP 7.1 ,并添加了许多新特性。主要包括: 升级至 PHP 7.1 (#150) [编码标准] 修复导入命令,并删除未使用的文档类型 [NeuralNetwork] 新增 PReLU 激活函数 (#128) [NeuralNetwork] 新增 ThresholdedReLU 激活函数 (#129) [Dataset] 长行支持 CSV (#119) [NeuralNetwork] 神经网络部分训练和持久性 (#91) 新增 fr...

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发表于开发技能专区
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发表了博客
2019/01/08 16:08

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发表于AI & 大数据专区
2018/04/26 16:01

PHP-ML机器学习库之安装篇(一)

1.PHP-ML库安装要求:PHP>=7.1 2.切换到项目的跟目录下,使用composer进行安装:composer require php-ai/php-ml 安装完成后的目录如下: 新建测试文件index.php,到此PHP-ML库安装完毕! 3.初步使用,打开index.php文件 <?php require_once __DIR__ .'/vendor/autoload.php'; # 引入最小二乘法线性回归类 use Phpml\Regression\LeastSquares; # 定义样本数据集 $samples = [[12],[14],[17],[19],[22],[28]]; $target = [3.1,3.2,3.5...

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ML–神经网络 主要涉及的知识点有: 神经网络的前世今生 神经网络的原理和非线性矫正 神经网络的模型参数调节 使用神经网络训练手写数字识别模型 一.神经网络的前世今生 其实神经网络并不是什么新鲜事物了,早在1943年,美国神经解剖家沃伦.麦克洛奇(Warren McCulloch)和数学家沃尔特.皮茨(Walter Pitts)就提出了第一个脑神经元的抽象模型,被称为M-P模型(McCulloch-Pitts neuron,MCP) 1.神经网络的起源 神经元是大脑中相互连接...

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2016/07/17 21:34

#ML-SDN

最近写文章时参考的文章,做一个记录 python操作Excel读写--使用xlrd: http://www.cnblogs.com/lhj588/archive/2012/01/06/2314181.html 关于Scapy中的TCP flags的数值问题: http://stackoverflow.com/questions/20429674/get-tcp-flags-with-scapy 机器学习,one-hot encoding: http://blog.csdn.net/ariessurfer/article/details/42526673 sklearn的字符串和数字数据相关: http://datascience.stackexchange.com/questio...

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