Rumah

Perpustakaan PHP

Perpustakaan lain

perpustakaan pembelajaran mesin php-ml

Perpustakaan lain

Dapatkannya sekarang

perpustakaan pembelajaran mesin 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());
    }

Mesin ialah peranti yang dipasang daripada pelbagai bahagian logam dan bukan logam Ia menggunakan tenaga dan boleh beroperasi dan melakukan kerja. Ia digunakan untuk menggantikan tenaga manusia, melakukan penukaran tenaga, pemprosesan maklumat, dan menghasilkan kerja yang berguna. Mesin telah wujud sepanjang sejarah manusia. Tetapi "mesin" sebenar pada zaman moden secara beransur-ansur dicipta selepas Revolusi Perindustrian Barat.

Penafian

Semua sumber di laman web ini disumbangkan oleh netizen atau dicetak semula oleh tapak muat turun utama. Sila semak integriti perisian itu sendiri! Semua sumber di laman web ini adalah untuk rujukan pembelajaran sahaja. Tolong jangan gunakannya untuk tujuan komersial. Jika tidak, anda akan bertanggungjawab untuk semua akibat! Jika terdapat sebarang pelanggaran, sila hubungi kami untuk memadamkannya. Maklumat hubungan: admin@php.cn

Artikel Berkaitan

Pembelajaran Mesin dengan C++: Cara menggunakan perpustakaan pembelajaran mesin pihak ketiga dalam C++

01 Jun 2024

Kelebihan menggunakan perpustakaan pembelajaran mesin dalam C++ termasuk: Penggunaan semula kod Kebolehskalaan Kepakaran Langkah-langkah untuk menyepadukan perpustakaan: Pilih perpustakaan Pasang perpustakaan Import perpustakaan Segerakkan perpustakaan Laksanakan tugas pembelajaran mesin Dapatkan hasil

Bina model pembelajaran mesin dengan PySpark ML

09 Apr 2023

Spark ialah rangka kerja sumber terbuka yang direka untuk pertanyaan interaktif, pembelajaran mesin dan beban kerja masa nyata, dan PySpark ialah perpustakaan untuk Python menggunakan Spark. PySpark ialah bahasa yang sangat baik untuk melaksanakan analisis data penerokaan pada skala, membina saluran pembelajaran mesin dan mencipta ETL untuk platform data. Jika anda sudah biasa dengan perpustakaan seperti Python dan Pandas, PySpark ialah bahasa yang bagus untuk dipelajari dan membuat analisis dan saluran paip yang lebih berskala. Tujuan artikel ini adalah untuk menunjukkan cara membina model pembelajaran mesin menggunakan PySpark. Conda mencipta persekitaran maya python conda akan hampir semua

10 Perpustakaan Pembelajaran Mesin Python Terbaik 2021

17 Apr 2023

Python boleh dikatakan sebagai senjata paling tajam untuk pembelajaran mesin dan pembelajaran mesin untuk Python mempunyai kuasa untuk mengembangkan pengaruhnya dan mencipta kegemilangan. Kedua-duanya saling melengkapi, supaya apabila ia berkaitan dengan pembelajaran mesin, orang secara semula jadi memikirkan Python Walaupun ia agak sempit, terdapat juga kewujudan yang tidak dapat dielakkan di belakangnya. Hari ini kami akan memperkenalkan 10 perpustakaan pihak ketiga paling penting yang berkaitan dengan pembelajaran mesin Python pada tahun 2021. Jangan ketinggalan TensorFlow Apakah itu TensorFlow Jika anda sedang menggunakan Python untuk projek pembelajaran mesin, anda pasti pernah mendengar tentang sumber terbuka yang popular ini perpustakaan TensorFlow Perpustakaan ini dibangunkan oleh Google dan Brain

Perpustakaan ramalan malas ialah perpustakaan Python untuk pembelajaran mesin

11 Sep 2023

Pembelajaran mesin telah membantu memulakan era transformasi analisis data, merevolusikan cara kami menemui corak yang kompleks, membuat ramalan yang tepat dan mengekstrak cerapan bermakna daripada set data yang kompleks. Walau bagaimanapun, proses melaksanakan model pembelajaran mesin selalunya boleh terasa memberangsangkan kerana pengekodan yang kompleks, penalaan parameter yang teliti dan penilaian yang menyeluruh. Nasib baik, Python menyediakan perpustakaan yang tidak ternilai dipanggil "LazyPredict" yang bertujuan untuk memudahkan keseluruhan proses. Dalam artikel ini, kami akan mula meneroka perpustakaan LazyPredict, menyelidiki kepelbagaian keupayaannya dan mendedahkan cara luar biasa ia mempercepatkan aliran kerja pembelajaran mesin. Dengan memanfaatkan kuasa LazyPredict, saintis data dan pengamal pembelajaran mesin boleh menjimatkan masa yang berharga

Trend dan perbandingan perpustakaan pembelajaran mesin Python yang popular

12 Apr 2023

Python ialah salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling popular di dunia, dengan semakin banyak perpustakaan dan rangka kerja. Semak yang terkini. Python ialah salah satu bahasa pengaturcaraan paling popular di dunia, dengan semakin banyak perpustakaan dan rangka kerja untuk memudahkan pembangunan AI dan ML. Terdapat lebih 250 perpustakaan dalam Python, dan ia boleh menjadi sedikit mengelirukan untuk mengetahui perpustakaan mana yang terbaik untuk projek anda dan mengikuti perubahan teknikal dan trend yang datang dengan kesemuanya. Di bawah ialah perpustakaan pembelajaran mesin Python popular yang telah saya gunakan. Saya telah melakukan yang terbaik untuk mengkategorikannya berdasarkan senario mana ia digunakan. Terdapat banyak perpustakaan selain ini tetapi saya tidak boleh bercakap tentang yang saya tidak pernah gunakan, saya rasa ini adalah yang paling banyak digunakan. NumPyNumPy ialah a

Ringkasan penalaan hiperparameter pembelajaran mesin (PySpark ML)

08 Apr 2023

Tugas penting dalam ML ialah pemilihan model, atau menggunakan data untuk mencari model atau parameter terbaik untuk tugasan tertentu. Ini juga dipanggil penalaan. Anda boleh menala satu penganggar, seperti LogisticRegression, atau keseluruhan saluran paip yang merangkumi berbilang algoritma, pencirian dan langkah lain. Pengguna boleh menala keseluruhan Saluran Paip sekaligus, dan bukannya menala setiap elemen dalam Talian Paip secara individu. Tugas penting dalam ML ialah pemilihan model, atau menggunakan data untuk mencari model atau parameter terbaik untuk tugasan tertentu. Ini juga dipanggil penalaan. Satu Penganggar (seperti LogisticRegression) boleh ditala, atau

See all articles