機器學習和PHP的神經網路：PHP-ML庫
阿新 • • 發佈：2019-01-02
根據維基百科，機器學習（英語機器學習） - 一個廣泛的子人工智慧，使用數理統計部分，數值優化方法，概率論，離散分析，並從資料中提取知識的數學學科。
這句話，正是因為“神經網路”，已經2年了，專家是怎麼說的多樣化，是這些東西的未來。
據認為，人工智慧所有這些表現需要使用特殊的語言，如，R或連的Python。但這種情況並非如此。
此外，在一個獨立的儲存裝置和其它實施例可用的：
定義在文字語言編寫;
預測葡萄酒的質量。
當然，PHP-ML並不免除您的需要研究一些理論資料（例如，檢視我們的機器學習的學習材料選擇），但如果你正在開發一個web專案，利用機器學習它從未如此簡單。
這句話，正是因為“神經網路”，已經2年了，專家是怎麼說的多樣化，是這些東西的未來。
據認為，人工智慧所有這些表現需要使用特殊的語言，如，R或連的Python。但這種情況並非如此。
PHP-ML - 用於與PHP-AI團隊開發人工智慧工作的一個完整的圖書館。近日，PHP-ML已經成為GitHub最流行的。正如他們所說的創造者，這個包是“一種新的方式，以機器學習PHP»。從需求 - 直譯器的安裝版本不低於7.0。新增到專案開發到作曲家是可能的：
composer require php-ai/php-ml
機器學習演算法;
交叉驗證;
神經網路;
預處理;
檢索資料...
...等等。
一個簡單的例子與分類工作
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]);
// 返回 'b'此外，在一個獨立的儲存裝置和其它實施例可用的：
定義在文字語言編寫;
預測葡萄酒的質量。
當然，PHP-ML並不免除您的需要研究一些理論資料（例如，檢視我們的機器學習的學習材料選擇），但如果你正在開發一個web專案，利用機器學習它從未如此簡單。