基于措辞学习
基于措辞学习，根据措辞编码实现学习
分类学习
require_once 'vendor/autoload.php';
use Phpml\Classification\SVC;use Phpml\SupportVectorMachine\Kernel;/在模式识别领域中，最近邻居法（k-Nearest Neighbors algorithm，KNN算法，又译K-隔壁算法）是一种用于分类和回归的非参数统计方法。k-NN分类 输入：包含特色空间中的 k 个最靠近的演习样本。 输出：一个分类族群。k-NN回归 输入：包含特色空间中的 k 个最靠近的演习样本。 输出：该工具的属性值。该值是其 k 个最近邻居的值的均匀值。/use Phpml\Classification\KNearestNeighbors;/基于运用贝叶斯定理(naive)强劲的独立假设之间的特性/use Phpml\Classification\NaiveBayes;/说一个班级里面有三个男生（男生1、男生2,男生3），三个女生（女生1、女生2,女生3），个中男生1 身高：176cm 体重：70kg；男生2 身高：180cm 体重：80kg；男生2 身高：186cm 体重：86kg；女生1 身高：161cm 体重：45kg；女生2 身高：163cm 体重：47kg；女生3 身高：165cm 体重：49kg；如果我们将男生定义为1，女生定义为-1(这里定义数值无所谓，你可以定义男生8，女生6，只假如数值就行)//将上面的数据放入$samples数组里/$samples = [[176, 70], [180, 80], [161, 45], [163, 47], [186, 86], [165, 49]];/在labels中存入男女生种别标签（1、-1）/$labels = [1, 1, -1, -1, 1, -1];/我们现在采取libsvm来支持分类下面我们采取线性分类/$classifier = new SVC(Kernel::LINEAR, $cost = 1000);/ 对其进行演习 /$classifier->train($samples, $labels);/下面我们采取隔壁算法来实现机器学习分类/$classifier = new KNearestNeighbors();$classifier->train($samples, $labels);/下面我们采取贝叶斯来分类器实现机器学习分类/$classifier = new NaiveBayes();$classifier->train($samples, $labels);/ 预测 /echo $classifier->predict([190, 85]);// return 1 代表男生print_r($classifier->predict([[152, 44], [176, 78]]));// return [-1, 1] 代表女生、男生exit;
关联性规则学习
require_once 'vendor/autoload.php';use Phpml\Association\Apriori;/一个电商网站 统计6位用户购买习气A用户喜好购买 衣服，鞋子, 辣条B用户喜好购买 辣条, 面条, 席子C用户喜好购买 衣服,席子, 面条D用户喜好购买 衣服,面条,鞋子E用户喜好购买 衣服, 面条, 辣条F用户喜好购买 衣服, 鞋子, 辣条//将上面的数据放入$samples数组里/$samples = [['衣服', '鞋子', '辣条'], ['辣条', '面条', '席子'], ['衣服','席子', '面条'], ['衣服','面条','鞋子'],['衣服', '面条', '辣条'],['衣服', '鞋子', '辣条']];$labels = [];/参数 support支持度confidence 自傲度 /$associator = new Apriori($support = 0.5, $confidence = 0.5);/ 对其进行演习 /$associator->train($samples, $labels);/假设又有一位G用户，他购买了衣服，电商网站想要通过他购买的衣服给她推举别的产品以便他购买更多的商品系统会根据以往用户的演习数据推断出G用户可能须要的商品/print_r($associator->predict(['衣服']));//return Array ( [0] => Array ( [0] => 鞋子 ) [1] => Array ( [0] => 辣条 ) [2] => Array ( [0] => 面条 ) )/总结：这种算法根据一些行为来推断下一个行为/
项目地址
github：https://github.com/qieangel2013/phpml 码云：https://gitee.com/qieangel2013/phpml
参考文献：K码农-http://kmanong.top/kmn/qxw/form/home?top_cate=28
