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PHP 的高级机器学习和深度学习库。
2.5.1
2024-08-31 22:53 UTC
Requires
- php: >=7.4
- ext-json: *
- amphp/parallel: ^1.3
- andrewdalpino/okbloomer: ^1.0
- psr/log: ^1.1|^2.0|^3.0
- rubix/tensor: ^3.0
- symfony/polyfill-mbstring: ^1.0
- symfony/polyfill-php80: ^1.17
- symfony/polyfill-php82: ^1.27
- symfony/polyfill-php83: ^1.27
- wamania/php-stemmer: ^3.0
Requires (Dev)
- friendsofphp/php-cs-fixer: ^3.0
- phpbench/phpbench: ^1.0
- phpstan/extension-installer: ^1.0
- phpstan/phpstan: ^1.0
- phpstan/phpstan-phpunit: ^1.0
- phpunit/phpunit: ^9.0
Suggests
- ext-gd: For image support
- ext-mbstring: For fast multibyte string manipulation
- ext-svm: For Support Vector Machine engine (libsvm)
- ext-tensor: For fast Matrix/Vector computing
- dev-master
- 3.0.x-dev
- 2.5.1
- 2.5.0
- 2.4.0
- 2.3.2
- 2.3.1
- 2.3.0
- 2.2.2
- 2.2.1
- 2.2.0
- 2.1.1
- 2.1.0
- 2.0.2
- 2.0.1
- 2.0.0
- 1.3.5
- 1.3.4
- 1.3.2
- 1.3.1
- 1.3.0
- 1.2.3
- 1.2.2
- 1.2.1
- 1.2.0
- 1.1.3
- 1.1.2
- 1.1.1
- 1.1.0
- 1.0.x-dev
- 1.0.3
- 1.0.2
- 1.0.1
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- 1.0.0-beta2
- 1.0.0-beta1
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- 0.4.2
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- 0.4.0
- 0.3.2
- 0.3.1
- 0.3.0
- 0.2.4
- 0.2.3
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- 0.2.1
- 0.2.0
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- 0.1.1
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- 0.0.1-alpha
- dev-gzip-distance
This package is auto-updated.
Last update: 2024-08-31 22:58:26 UTC
README
PHP 语言的高级机器学习和深度学习库。
- 开发者友好的API 令人愉悦
- 40+ 监督学习和无监督学习算法
- 支持 ETL、预处理和交叉验证
- 开源 可免费商用
安装
使用 Composer 将 Rubix ML 安装到您的项目中
$ composer require rubix/ml
要求
- PHP 7.4 或更高版本
推荐
- Tensor 扩展 用于快速矩阵/向量计算
可选
- GD 扩展 用于图像支持
- Mbstring 扩展 用于快速多字节字符串操作
- SVM 扩展 用于支持向量机引擎（libsvm）
- PDO 扩展 用于关系数据库支持
- GraphViz 用于图形可视化
文档
在此处阅读最新文档 这里.
什么是 Rubix ML？
Rubix ML 是一个免费的开放源代码机器学习 (ML) 库，允许您使用 PHP 语言构建从您的数据中进行学习的程序。我们提供了从 ETL 到训练、交叉验证和生产的整个机器学习生命周期的工具，包括 40 多个监督和无监督学习算法。此外，我们还提供教程和其他教育内容，以帮助您开始在项目中使用机器学习。
入门指南
如果您是机器学习的新手，我们建议您查看 什么是机器学习？ 部分以入门。如果您已经熟悉基本机器学习概念，您可以浏览 基本介绍，简要了解典型的 Rubix ML 项目。从那里，您可以浏览以下官方教程，这些教程的范围从入门到高级技能水平。
教程与示例项目
查看这些使用 Rubix ML 库的示例项目。许多项目都附带说明和预清洗的数据集。
- CIFAR-10 图像识别器
- 颜色聚类器
- 信用违约风险预测器
- 客户流失预测器
- 离婚预测器
- DNA 分类器
- Dota 2 游戏结果预测器
- 人类活动识别器
- 房价预测器
- 鸢尾花分类器
- MNIST 手写数字识别器
- 文本情感分析器
- 泰坦尼克号幸存者预测器
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贡献
请参阅 CONTRIBUTING.md 获取指南。
许可
代码采用 MIT 许可证，文档采用 CC BY-NC 4.0 许可证。