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第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽
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AI & Data

學習PHP Machine Learning的冒險歷程 系列

由於最近常聽到AI人工智慧 (Artificial Intelligence)、機器學習 (Machine Learning)、深度學習(Deep Learning)
但許多都是運用在Python上撰寫出來的,因此就在想,難道網頁技術就真的接觸不到了嗎?

恰好,有接觸到PHP後端網頁技術,搜尋了一下,找到了PHP-ML(PHP Machine Learning)。
既然如此,坑都挖好了,那就來跳坑學習一下吧。

Come on, Let's go!

鐵人鍊成 | 共 30 篇文章 | 13 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 1

[2020鐵人賽Day1]邂逅PHP Machine Learning-起敘

前言 曾經聽過一句話: 成功者永不放棄,放棄者永不成功。 因此,此次開序,我也想說一句: 「開始只是一個決心,但持之以恆卻是邁向成功的關鍵。」 所以,此次又...

2019-09-17 ‧ 由 Old Siao 分享
DAY 2

[2020鐵人賽Day2]邂逅PHP Machine Learning-What is PHP-ML?

前言 近年來,AI人工智慧 (Artificial Intelligence)的話題火熱的串起,讓部分程式語言都有支援撰寫機器學習 (Machine Learn...

2019-09-18 ‧ 由 Old Siao 分享
DAY 3

[2020鐵人賽Day3]邂逅PHP Machine Learning-Install Composer

前言 今天要來討論的是下載php-ml專案前需要的前置步驟 Where are vendor? 若是下載了Github上的專案(php-ml),會發現怎少了範例...

2019-09-19 ‧ 由 Old Siao 分享
DAY 4

[2020鐵人賽Day4]邂逅PHP Machine Learning-Use composer install PHP-ML

前言 那讓我們來看一下,如何運用Composer去安裝PHP-ML 快速說明 在PHP-ML官方文件,按照Installation說明,在command-lin...

2019-09-20 ‧ 由 Old Siao 分享
DAY 5

[2020鐵人賽Day5]邂逅PHP Machine Learning-KNearestNeighbors (KNN) 快速說明

前言 那讓我們進入第一個所要介紹的KNearestNeighbors(KNN),KNN是實現k值最鄰近分類的算法分類器。 什麼是KNearestNeighbor...

2019-09-21 ‧ 由 Old Siao 分享
DAY 6

[2020鐵人賽Day6]邂逅PHP Machine Learning-KNearestNeighbors (KNN) 範例實作

PHP-ML KNearestNeighbors (KNN) 範例實作 KNN的流程可以分成三個部分,資料﹑訓練﹑預測。 資料分為Sample(特徵)、Labe...

2019-09-22 ‧ 由 Old Siao 分享
DAY 7

[2020鐵人賽Day7]邂逅PHP Machine Learning-用KNearestNeighbors (KNN) 來定位 - 資料處理(花朵分類)

用KNearestNeighbors (KNN) 來定位 - 資料處理(花朵分類) 資料集介紹 - Iris Data Set(鳶尾花) 鳶尾花這個數據集共有...

2019-09-23 ‧ 由 Old Siao 分享
DAY 8

[2020鐵人賽Day8]邂逅PHP Machine Learning-How to load data from Excel CSV?

How to load data from Excel CSV? 在開始實作標準化前,先來說一下如何將Excel CSV載入,並取得資料 CsvDataset...

2019-09-24 ‧ 由 Old Siao 分享
DAY 9

[2020鐵人賽Day9]邂逅PHP Machine Learning-用KNearestNeighbors (KNN) 來定位 - 訓練樣本與測試樣本

訓練樣本與測試樣本 首先我們將樣本分為80%的訓練樣本與20%的測試樣本,如下程式碼: $samples_20percent = Array(); //宣告20...

2019-09-25 ‧ 由 Old Siao 分享
DAY 10

[2020鐵人賽Day10]邂逅PHP Machine Learning-用KNearestNeighbors (KNN) 來定位 - 評估準確度(花朵分類)

評估準確度 機器學習的好壞評估方式有很多種,如果是評估分類表現,可由混淆矩陣(Confusion Matrix)的參數或其延伸的參數計算而來。 首先我們要有兩個...

2019-09-26 ‧ 由 Old Siao 分享