根据维基百科,机器学习(英语机器学习) - 一个广泛的子人工智能,使用数理统计部分,数值优化方法,概率论,离散分析,并从数据中提取知识的数学学科。
这句话,正是因为“神经网络”,已经2年了,专家是怎么说的多样化,是这些东西的未来。
据认为,人工智能所有这些表现需要使用特殊的语言,如,R或连的Python。但这种情况并非如此。
此外,在一个独立的存储设备和其它实施例可用的:
定义在文本语言编写;
预测葡萄酒的质量。
当然,PHP-ML并不免除您的需要研究一些理论数据(例如,查看我们的机器学习的学习材料选择),但如果你正在开发一个web项目,利用机器学习它从未如此简单。
这句话,正是因为“神经网络”,已经2年了,专家是怎么说的多样化,是这些东西的未来。
据认为,人工智能所有这些表现需要使用特殊的语言,如,R或连的Python。但这种情况并非如此。
PHP-ML - 用于与PHP-AI团队开发人工智能工作的一个完整的图书馆。近日,PHP-ML已经成为GitHub最流行的。正如他们所说的创造者,这个包是“一种新的方式,以机器学习PHP»。从需求 - 解释器的安装版本不低于7.0。添加到项目开发到作曲家是可能的:
composer require php-ai/php-ml
机器学习算法;
交叉验证;
神经网络;
预处理;
检索数据...
...等等。
一个简单的例子与分类工作
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,在一个独立的存储设备和其它实施例可用的:
定义在文本语言编写;
预测葡萄酒的质量。
当然,PHP-ML并不免除您的需要研究一些理论数据(例如,查看我们的机器学习的学习材料选择),但如果你正在开发一个web项目,利用机器学习它从未如此简单。
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