Comment faire de la data science et du machine learning en PHP ?-tutoriel php-php.cn

Comment faire de la data science et du machine learning en PHP ?

WBOY

Libérer： 2023-05-21 09:36:01

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随着机器学习和人工智能的蓬勃发展，它们正在成为不可避免的趋势。它们以相当快的速度改变着整个行业，并推动着许多领域的发展。

在数据领域，PHP常常被用作网站开发的首选语言。然而，PHP的数据科学和机器学习能力通常被低估，这相当于放弃了其中一个最强大的优点。

在本文中，我们将探讨如何使用PHP进行数据科学和机器学习。

PHP中的数据科学

要使用PHP进行数据挖掘和机器学习，我们需要使用第三方库。以下是一些最流行的：

NumPHP：NumPHP是一个PHP库，它提供了许多数学工具，例如矩阵和线性代数。它还包括一些用于数据科学的实用工具。
PHP-ML：PHP-ML是一个PHP机器学习库，它支持许多常见的机器学习算法，例如聚类，分类和回归。它还提供了几种用于特征提取和数据预处理的工具。
FANN：FANN是一个快速人工神经网络库，它支持许多常见的神经网络算法，例如前向传播和回溯传播。它还具有用于模型训练和预测的工具。
PHPSpreadsheet：PHPSpreadsheet是一个PHP库，它提供了用于电子表格分析和处理的工具。

以上是一些高质量的PHP库，它们提供了完成数据分析所需的一切工具。但是，如果您对这些库还不熟悉，建议您先了解它们的文档和示例。

使用PHP-ML进行机器学习

PHP-ML是一个成熟的PHP机器学习库，它支持常见的机器学习算法，例如决策树，支持向量机，朴素贝叶斯和神经网络。

以下是一个简单的PHP-ML分类示例，我们将使用朴素贝叶斯算法来区分垃圾邮件和非垃圾邮件：

require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use PhpmlClassificationNaiveBayes;
use PhpmlDatasetCsvDataset;

$dataset = new CsvDataset('spam.csv', 1, true);

$classifier = new NaiveBayes();
$classifier->train($dataset->getSamples(), $dataset->getTargets());

$result = $classifier->predict(['Buy Viagra now for $19.99', 'Hello, are you available for a meeting next week?']);

print_r($result);

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在这个例子中，我们导入了PhpmlClassificationNaiveBayes和PhpmlDatasetCsvDataset。

然后，我们使用CsvDataset来加载我们的数据集，即spam.csv文件，该文件包含一列文本和一列标签。

接下来，我们创建一个NaiveBayes分类器并使用train()方法训练模型，其中getSamples()和getTargets()方法获取数据集的样本和目标。

最后，我们将要测试的文本传递给predict()方法，并打印结果。

这只是一个演示如何使用PHP-ML进行分类的简单示例。您可以使用其他算法和数据集执行其他操作，例如回归，聚类和异常检测。

使用FANN进行神经网络

FANN是一个快速人工神经网络库，它支持前向传播和回溯传播。PHP扩展已经包括了FANN。

以下是一个简单的基于FANN的PHP神经网络示例：

require 'fann.php';

$num_input = 2;
$num_output = 1;
$num_layers = 3;
$num_neurons_hidden = 3;
$desired_error = 0.0001;
$max_epochs = 500000;
$epochs_between_reports = 1000;

$ann = fann_create_standard($num_layers, $num_input, $num_neurons_hidden, $num_output);

if ($ann) {
    fann_set_activation_function_hidden($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
    fann_set_activation_function_output($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);

    $filename = dirname(__FILE__) . "/xor.data";
    if (fann_train_on_file($ann, $filename, $max_epochs, $epochs_between_reports, $desired_error)) {
        fann_save($ann, dirname(__FILE__) . "/xor_float.net");
    }

    fann_destroy($ann);
}

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在此示例中，我们创建了一个具有2个输入，1个输出和3个隐藏层的神经网络。

然后我们使用fann_create_standard()方法创建了这个模型，并为隐藏和输出层各自设置了激活函数。

接下来，我们使用文件中的数据训练神经网络，并输出结果到文件中。

最后，我们销毁了模型。

使用FANN时，您可以在FANN的官方文档中查找其他可用方法和示例。