PHPMachineLearning
1.0.0
PhPlearn nécessite Php> = 7,0
Pour installer PHPlearn, téléchargez le contenu du répertoire PhPlearn dans votre serveur Web et créez et incluez le fichier 'phPlearn.php' dans tous vos scripts PHP.
include_once 'phpLearn.php';
Un classificateur d'apprentissage automatique mettant en œuvre l'algorithme Knearestneighbors.
$classifier = new KNearestNeighbors($k, $verbose);
Pour entraîner le classificateur Knearestneighbors, fournissez des échantillons de train et des étiquettes comme tableau de type.
Exemple:
$samples = [[1, 3], [1, 4], [2, 4], [3, 1], [4, 1], [4, 2]];
$targets = ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b'];
$classifier = new KNearestNeighbors(3, false);
$classifier->train($samples, $targets);
Pour prédire une étiquette, utilisez la méthode «prédire».
$data = $classifier->predict([3, 2]);
// return 'b'
Un classificateur d'apprentissage automatique implémentant l'algorithme SVC.
$classifier = new SVC($verbose);
Pour entraîner le classificateur Knearestneighbors, fournissez des échantillons de train et des étiquettes comme tableau de type.
Exemple:
$samples = [[1, 3], [1, 4], [2, 4], [3, 1], [4, 2], [4, 2]];
$targets = ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b'];
$classifier = new SVC(true);
$classifier->train($samples, $targets);
Pour prédire une étiquette, utilisez la méthode «prédire».
$data = $classifier->predict([0,1.2]);
// return 'b'
Un classificateur d'apprentissage automatique mettant en œuvre la méthode de la régression linéaire des leastsquares.
$classifier = new LeastSquares($verbose);
Pour former le classificateur LEASSQUARES, fournissez des échantillons de train et des étiquettes en tant que tableau de type.
Exemple:
$samples = [[60], [61], [62], [63], [65]];
$targets = [3.1, 3.6, 3.8, 4, 4.1];
$classifier = new LeastSquares(true);
$classifier->train($samples, $targets);
Pour prédire une étiquette, utilisez la méthode «prédire».
$data = $classifier->predict(64);
// return 4.06
Un classificateur d'apprentissage automatique implémentant plusieurs régression linéaire.
$classifier = new MultipleLinearRegression($verbose);
Pour former le classificateur de régression linéaire multiple, fournissez des échantillons de train et des étiquettes comme tableau de type.
Exemple:
$samples = [[73676, 1996], [77006, 1998], [10565, 2000], [146088, 1995], [15000, 2001], [65940, 2000], [9300, 2000], [93739, 1996], [153260, 1994], [17764, 2002], [57000, 1998], [15000, 2000]];
$targets = [2000, 2750, 15500, 960, 4400, 8800, 7100, 2550, 1025, 5900, 4600, 4400];
$classifier = new MultipleLinearRegression(true);
$classifier->train($samples, $targets);
Pour prédire une étiquette, utilisez la méthode «prédire».
$data = $classifier->predict([60000, 1996]);
// return 4094.83
Un classificateur d'apprentissage automatique mettant en œuvre une régression mquadratique.
$classifier = new MultipleLinearRegression($verbose);
Pour entraîner le classificateur de régression quadratique, fournissez des échantillons de train et des étiquettes comme tableau de type.
Exemple:
$samples = [[3], [6], [10], [5], [2]];
$targets = [2,5,7,9,12];
$classifier = new QuadraticRegression(true);
$classifier->train($samples, $targets);
Pour prédire une étiquette, utilisez la méthode «prédire».
$data = $classifier->predict(8);
// return 7.39
Une classe d'assistance vous permet de calculer facilement la précision des données prévues.
Pour prédire un score, fournissez des étiquettes et des étiquettes prévues comme tableau de type.
$accuracy = new Accuracy();
$accuracy->score(['a', 'b', 'a'], ['a', 'a', 'a']);
return 0.666
Une classe d'assistance vous permet de analyser facilement les données de formation dans les tableaux.
Définit un tableau associatif avec les échantillons et les étiquettes.
$iris = new Data();
$data = $iris->iris();
$samples = $data['samples'];
$labels = $data['labels'];
Une classe d'assistance vous permet de prendre facilement la distance entre deux points de données.
Obtient la distance euclidienne entre deux points
$classifier = new distance();
$classifier->euclidean([5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [55, 5, 150, 0.2]);
//return 156.76166623253
Une classe d'assistance vous permet de réaliser facilement l'exécution d'un script.
$timer = new timer();
$timer->start();
$timer->finish();
$timer->runtime();
//return 0.00000000546
PHPlearn est libéré sous la licence du MIT.
Jehan Wadia (@jwadia)
