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第 11 屆 iThome 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 | 17 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 21

[2020鐵人賽Day21] 邂逅PHP Machine Learning-類神經網路(NN)-鳶尾花分類(無標準化)

前言 今天的有主要﹑次要目標兩個,主要目標為成功執行MLP(或稱為NN),次要目標是利用無標準化資料進行訓練,與明天的標準化資料進行訓練進行比較。 實作 資料分...

2019-10-07 ‧ 由 Old Siao 分享
DAY 22

[2020鐵人賽Day22] 邂逅PHP Machine Learning-類神經網路(NN)-鳶尾花分類(標準化)

前言 我們今天將昨天的成果近一步的優化並且訓練,看看訓練成果會不會更好。 標準化 其實資料處理方式有分很多種,我們可以參考以下的文章(對,有是一堆文章),並且這...

2019-10-08 ‧ 由 Old Siao 分享
DAY 23

[2020鐵人賽Day23]邂逅PHP Machine Learning-最小二乘法 - 概念

前言 最小平方法,大家應該沒有什麼樣的印象,但是其實如果常常在用excel的迴歸分析,就是這張圖的求取方式。Excel中的線性回歸分析 最小二乘法 首先我們要了...

2019-10-09 ‧ 由 Old Siao 分享
DAY 24

[2020鐵人賽Day24]邂逅PHP Machine Learning-最小二乘法-實作

前言 今天來試著利用線性資料預測,大家都知道直線的方程式可以這樣寫:y = ax + b那我們就設定a=1 b=1 的一條方程式,然後加入一點噪訊,來讓我們預測...

2019-10-10 ‧ 由 Old Siao 分享
DAY 25

[2020鐵人賽Day25]邂逅PHP Machine Learning-非線性預測(支持向量機)

前言 如果遇到非線性的函數,如 y = ax^2+bx+c了時候該如何是好呢?除了使用最小二乘法求解,是否還有其他辦法呢?其實有的,如MLP就是一個不錯的方式。...

2019-10-11 ‧ 由 Old Siao 分享
DAY 26

[2020鐵人賽Day26]邂逅PHP Machine Learning-非線性預測(支持向量機)-實作

前言 今天我們來做支持向量機的實作(文件) 資料準備 這次資料我們自己準備好帶有噪訊的資料,可直接複製貼上除了使用最小二乘法求解,是否還有其他辦法呢?其實有的,...

2019-10-12 ‧ 由 Old Siao 分享
DAY 27

[2020鐵人賽Day27]邂逅PHP Machine Learning-pipline

前言 俗話說的好,準確度不夠,資料前處理來湊,每一種分類的模型或演算法都有其特殊的優缺點,有些訓練很快但是預測很慢。因此我們可以一些技巧來讓機器學習的準確度與速...

2019-10-13 ‧ 由 Old Siao 分享
DAY 28

[2020鐵人賽Day28]邂逅PHP Machine Learning-儲存模型

前言 到了資料數量爆炸的年代,訓練一個機器學習的模型時間是以幾何方式去增長,因此如果像傳統一樣,每次分類都要重複訓練模型,需要的時間非常的可觀。PHP-ML有提...

2019-10-14 ‧ 由 Old Siao 分享
DAY 29

[2020鐵人賽Day29]邂逅PHP Machine Learning-資料清洗

前言 資料清洗有多們重要呢?我也不知道,但是我看了一些文章去了解它。機器學習之資料清理經驗機器學習中的資料清洗與特徵處理綜述機器學習之資料預備、清洗與特徵工程...

2019-10-15 ‧ 由 Old Siao 分享
DAY 30

[2020鐵人賽Day30]邂逅PHP Machine Learning-堅持完賽

前言 「不恥最後。即使慢,馳而不息,縱令落後,縱令失敗,但一定可以達到他所向的目標。」- 魯迅今天,就是今天是此系列的文章完賽篇章,在此讓我們回顧一下有哪些章...

2019-10-16 ‧ 由 Old Siao 分享