Maison

Bibliothèques PHP

Autres bibliothèques

bibliothèque d'apprentissage automatique php-ml

Autres bibliothèques

Obtenez le maintenant

bibliothèque d'apprentissage automatique php-ml

<?php
declare(strict_types=1);
namespace tests;
use Phpml\Classification\SVC;
use Phpml\FeatureExtraction\TfIdfTransformer;
use Phpml\FeatureExtraction\TokenCountVectorizer;
use Phpml\Pipeline;
use Phpml\Preprocessing\Imputer;
use Phpml\Preprocessing\Imputer\Strategy\MostFrequentStrategy;
use Phpml\Preprocessing\Normalizer;
use Phpml\Regression\SVR;
use Phpml\Tokenization\WordTokenizer;
use PHPUnit\Framework\TestCase;
class PipelineTest extends TestCase
{
    public function testPipelineConstruction(): void
    {
        $transformers = [
            new TfIdfTransformer(),
        ];
        $estimator = new SVC();
        $pipeline = new Pipeline($transformers, $estimator);
        $this->assertEquals($transformers, $pipeline->getTransformers());
        $this->assertEquals($estimator, $pipeline->getEstimator());
    }

Une machine est un appareil assemblé à partir de diverses pièces métalliques et non métalliques. Elle consomme de l'énergie et peut fonctionner et effectuer un travail. Il est utilisé pour remplacer le travail humain, effectuer la concrackée d’énergie, le traitement de l’information et produire un travail utile. Les machines ont été présentes tout au long de l’histoire de l’humanité. Mais la véritable « machine » des temps modernes a été progressivement inventée après la révolution industrielle occidentale.

Clause de non-responsabilité

Toutes les ressources de ce site proviennent d'internautes ou sont réimprimées par les principaux sites de téléchargement. Veuillez vérifier vous-même l'intégrité du logiciel ! Toutes les ressources de ce site sont uniquement à titre de référence d'apprentissage. Merci de ne pas les utiliser à des fins commerciales. Sinon, vous serez responsable de toutes les conséquences ! En cas d'infraction, veuillez nous contacter pour la supprimer. Coordonnées : admin@php.cn

Article connexe

Exemple de tutoriel de la bibliothèque d'apprentissage automatique PHP php-ml

15 May 2018

L'éditeur ci-dessous vous proposera une méthode simple de test et d'utilisation de la bibliothèque d'apprentissage automatique PHP php-ml. L'éditeur le trouve plutôt bon, je vais donc le partager avec vous maintenant et le donner comme référence pour tout le monde. Suivons l’éditeur et jetons un coup d’œil.

Créez des modèles d'apprentissage automatique avec PySpark ML

09 Apr 2023

Spark est un framework open source conçu pour les requêtes interactives, l'apprentissage automatique et les charges de travail en temps réel, et PySpark est une bibliothèque pour Python utilisant Spark. PySpark est un excellent langage pour effectuer une analyse exploratoire des données à grande échelle, créer des pipelines d'apprentissage automatique et créer des ETL pour les plates-formes de données. Si vous êtes déjà familier avec des bibliothèques comme Python et Pandas, PySpark est un excellent langage pour apprendre et créer des analyses et des pipelines plus évolutifs. Le but de cet article est de montrer comment créer un modèle d'apprentissage automatique à l'aide de PySpark. Conda crée un environnement virtuel python, conda fera presque tout

Résumé du réglage des hyperparamètres d'apprentissage automatique (PySpark ML)

08 Apr 2023

Une tâche importante en ML est la sélection de modèles ou l'utilisation de données pour trouver le meilleur modèle ou les meilleurs paramètres pour une tâche donnée. C'est ce qu'on appelle également le réglage. Vous pouvez régler un seul estimateur, tel que LogisticRegression, ou un pipeline entier comprenant plusieurs algorithmes, caractérisations et autres étapes. Les utilisateurs peuvent régler l'ensemble du pipeline en même temps, plutôt que de régler chaque élément du pipeline individuellement. Une tâche importante en ML est la sélection de modèles ou l'utilisation de données pour trouver le meilleur modèle ou les meilleurs paramètres pour une tâche donnée. C'est ce qu'on appelle également le réglage. Un seul estimateur (tel que LogisticRegression) peut être réglé, ou

Explication détaillée de scikit-learn, une bibliothèque d'apprentissage automatique en Python

10 Jun 2023

Python est devenu l'un des langages les plus populaires dans le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique, et scikit-learn est l'une des bibliothèques d'apprentissage automatique les plus populaires dans ce domaine. scikit-learn est un framework open source basé sur NumPy, SciPy et Matplotlib, conçu pour fournir une variété d'outils d'apprentissage automatique modernes. Dans cet article, nous examinerons en profondeur les principales fonctionnalités de scikit-learn, y compris ses algorithmes et modules de traitement de différents types de données. Sélections de modèles

Comment utiliser la bibliothèque d'apprentissage automatique scikit-learn en Python.

22 Apr 2023

Préface scikit-learn est l'une des bibliothèques d'apprentissage automatique les plus populaires en Python. Elle fournit une variété d'algorithmes et d'outils d'apprentissage automatique, notamment la classification, la régression, le clustering, la réduction de dimensionnalité, etc. Les avantages de scikit-learn sont : Simple et facile à utiliser : L'interface de scikit-learn est simple et facile à comprendre, permettant aux utilisateurs de se lancer facilement dans l'apprentissage automatique. API unifiée : L'API de scikit-learn est très unifiée et les méthodes d'utilisation des différents algorithmes sont fondamentalement les mêmes, ce qui rend l'apprentissage et l'utilisation plus pratiques. Implémente un grand nombre d'algorithmes d'apprentissage automatique : scikit-learn implémente divers algorithmes d'apprentissage automatique classiques et fournit une multitude d'outils et de fonctions pour faciliter le débogage et l'optimisation des algorithmes.

Bibliothèque d'apprentissage automatique Python NumPy

19 Apr 2018

Il s'agit d'une bibliothèque de base très couramment utilisée lorsque nous utilisons le langage Python pour la programmation d'apprentissage automatique. Cet article est un didacticiel d'introduction à la bibliothèque d'apprentissage automatique Python NumPy. Les amis intéressés peuvent apprendre ensemble.

See all articles