PHP-ml 是 PHP 的机器学习库。同时包含算法，交叉验证，神经网络，预处理，特征提取等。
PHP-ML 要求 PHP >= 7.0。
示例
简单的分类示例：
use Phpml\Classification\KNearestNeighbors; $samples = [[1, 3], [1, 4], [2, 4], [3, 1], [4, 1], [4, 2]]; $labels = ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b']; $classifier = new KNearestNeighbors(); $classifier->train($samples, $labels); $classifier->predict([3, 2]); // return 'b'
特点
关联规则式学习
分类
Adaline
Decision Stump
Perceptron
Bagging (Bootstrap Aggregating)
Random Forest
AdaBoost
Decision Tree (CART)
Ensemble Algorithms
Linear
回归
聚合
Metric
工作流
神经网络
交叉验证
预处理
特征提取
数据设置
模式管理
Math
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php-ml机器学习库 https://php-ml.readthedocs.io/en/latest/#author 库中包含算法，交叉验证，神经网络，预处理，特征提取等功能。 利用composer安装 composer require php-ai/php-ml 近邻算法，$samples是数据，$labels是标记，传入的参数[3,2]由模型训练获得结果最靠近d，所以叫近邻算法， 近邻算法还
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github : https://github.com/php-ai/php-ml 建议 composer composer require php-ai/php-ml 文档地址：http://php-ml.readthedocs.io/en/latest/ 代码： require_once '../vendor/autoload.php'; use Phpml\Classification\K
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## php-ml-用于php的机器学习库 - QQ交流群：231201376 [](https://php.net/)[![Latest Stable Version](https://img.shields.io/packagist/v
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根据维基百科，机器学习（英语机器学习） - 一个广泛的子人工智能，使用数理统计部分，数值优化方法，概率论，离散分析，并从数据中提取知识的数学学科。 这句话，正是因为“神经网络”，已经2年了，专家是怎么说的多样化，是这些东西的未来。 据认为，人工智能所有这些表现需要使用特殊的语言，如，R或连的Python。但这种情况并非如此。 PHP-ML - 用于与PHP-AI团队开发人工智能工作的一个完整的图书
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Python 有着海量的可用于数据分析、统计以及机器学习的库，这使得 Python 成为很多数据科学家所选择的语言。 下面我们列出了一些被广泛使用的机器学习及其他数据科学应用的 Python 包。 Scipy 技术栈 Scipy 技术栈由一大批在数据科学中被广泛使用的核心辅助包构成，可用于统计分析与数据可视化。由于其丰富的功能和简单易用的特性，这一技术栈已经被视作实现大多数数据科学应用的必备品了。
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主要内容 前言 课程列表 推荐学习路线 数学基础初级 程序语言能力 机器学习课程初级 数学基础中级 机器学习课程中级 推荐书籍列表 机器学习专项领域学习 致谢 前言 我们要求把这些课程的所有Notes,Slides以及作者强烈推荐的论文看懂看明白，并完成所有的老师布置的习题，而推荐的书籍是不做要求的，如果有些书籍是需要看完的，我们会进行额外的说明。 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资
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机器学习与人工智能学习笔记，包括机器学习、深度学习以及常用开源框架（Tensorflow、PyTorch）等。 机器学习算法 _图片来自scikit-learn_。 机器学习全景图 _图片来自http://www.shivonzilis.com/_。
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机器学习与人工智能学习笔记，包括机器学习、深度学习以及常用开源框架（Tensorflow、PyTorch）等。
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“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。集成学习就是利用了这样的思想，通过把多分类器组合在一起的方式，构建出一个强分类器；这些被组合的分类器被称为基分类器。事实上，随机森林就属于集成学习的范畴。通常，集成学习具有更强的泛化能力，大量弱分类器的存在降低了分类错误率，也对于数据的噪声有很好的包容性。
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主要内容：机器学习,深度学习,机器学习与深度学习的区别,机器学习和深度学习的应用人工智能是近几年来最流行的趋势之一。机器学习和深度学习构成了人工智能。下面显示的维恩图解释了机器学习和深度学习的关系 - 机器学习 机器学习是让计算机按照设计和编程的算法行事的科学艺术。许多研究人员认为机器学习是实现人类AI的最佳方式。机器学习包括以下类型的模式 - 监督学习模式 无监督学习模式 深度学习 深度学习是机器学习的一个子领域，其中有关算法的灵感来自大脑的结构和功能，称为人工神经网络。
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主要内容：数据量,硬件依赖,特色工程在本章中，我们将讨论机器和深度学习概念之间的主要区别。 数据量 机器学习使用不同数量的数据，主要用于少量数据。另一方面，如果数据量迅速增加，深度学习可以有效地工作。下图描绘了机器学习和深度学习在数据量方面的工作 - 硬件依赖 与传统的机器学习算法相反，深度学习算法设计为在很大程度上依赖于高端机器。深度学习算法执行大量矩阵乘法运算，这需要巨大的硬件支持。 特色工程 特征工程是将领域知识放入指定特征的
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我已经找了几个小时了，但找不到一个能回答这个问题的东西。我已经创建并发布了一个新的Azure机器学习服务，并创建了一个endpoint。我可以使用Postman REST客户机调用服务，但是通过JavaScript网页访问它会返回一个控制台日志，说明该服务启用了CORS。现在，对于我来说，我想不出如何为Azure机器学习服务禁用CORS。如有任何帮助，不胜感激，谢谢！