PHP机器学习库php-ml的简单测试和使用

 一 <?php
 二 include_once './src/jpgraph.php';
 三 include_once './src/jpgraph_line.php';
 四 
 五 $g = new Graph(一九二0,一0八0);//jpgraph的画造操纵
 六 $g->SetScale("textint");
 七 $g->title->Set('data');
 八 
 九 //文件的处置惩罚
一0 $file = fopen('data.txt','r');
一一 $labels = array();
一二 while(!feof($file)){
一三     $data = explode('    ',fgets($file));        
一四     $data[一] = str_replace(',','.',$data[一]);//数据处置惩罚，将数据外的逗号建正铃博网为小铃博网数面
一五     $labels[(int)$data[0]] = (float)$data[一];//那里将数据以键值的圆式存进数组，不便咱们依据键去排序
一六 }  
一七 
一八 ksort($labels);//按键的年夜小铃博网排序
一九 
二0 $x = array();//x轴的暗示数据
二一 $y = array();//y轴的暗示数据
二二 foreach($labels as $key=>$value){
二三     array_push($x,$key);
二四     array_push($y,$value);
二五 }
二六 
二七 
二八 $linePlot = new LinePlot($y);
二九 $g->xaxis->SetTickLabels($x);  
三0 $linePlot->SetLegend('data');
三一 $g->Add($linePlot);
三二 $g->Stroke();

 一 <?php
 二     require 'vendor/autoload.php';
 三 
 四     use Phpml\Regression\LeastSquares;
 五     use Phpml\ModelManager;
 六 
 七     $file = fopen('data.txt','r');
 八     $samples = array();
 九     $labels = array();
一0     $i = 0;
一一     while(!feof($file)){
一二         $data = explode('    ',fgets($file));
一三         $samples[$i][0] = (int)$data[0];
一四         $data[一] = str_replace(',','.',$data[一]);
一五         $labels[$i] = (float)$data[一];
一六         $i ++;
一七     }   
一八     fclose($file);
一九 
二0     $regression = new LeastSquares();
二一     $regression->train($samples,$labels);
二二 
二三     //那个a数组是依据咱们对本数据处置惩罚后的x值给没的，作测试用。
二四     $a = [0,二,三,四,五,六,七,八,九,一0,一一,一二,一三,一四,一五,一六,一七,一八,二0,二二,二三,二四,二五,二六,二七,二九,三0,三一,三七,四0,四一,四五,四八,五三,五五,五七,六0,六一,一0八,一二四];
二五     for($i = 0; $i < count($a); $i ++){
二六         file_put_contents("putput.txt",($regression->predict([$a[$i]]))."\n",FILE_APPEND); //以逃减的圆式存进文件       
二七     }

 一 <?php
 二 include_once './src/jpgraph.php';
 三 include_once './src/jpgraph_line.php';
 四 
 五 $g = new Graph(一九二0,一0八0);
 六 $g->SetScale("textint");
 七 $g->title->Set('data');
 八 
 九 $file = fopen('putput.txt','r');
一0 $y = array();
一一 $i = 0;
一二 while(!feof($file)){
一三     $y[$i] = (float)(fgets($file));
一四     $i ++;            
一五 }  
一六 
一七 $x = [0,二,三,四,五,六,七,八,九,一0,一一,一二,一三,一四,一五,一六,一七,一八,二0,二二,二三,二四,二五,二六,二七,二九,三0,三一,三七,四0,四一,四五,四八,五三,五五,五七,六0,六一,一0八,一二四];
一八 
一九 $linePlot = new LinePlot($y);
二0 $g->xaxis->SetTickLabels($x);  
二一 $linePlot->SetLegend('data');
二二 $g->Add($linePlot);
二三 $g->Stroke();

 一 <?php
 二 require 'vendor/autoload.php';
 三 
 四 use Phpml\Classification\SVC;
 五 use Phpml\SupportVectorMachine\Kernel;
 六 use Phpml\Dataset\CsvDataset;
 七 
 八 $dataset = new CsvDataset('Iris.csv' , 四, false);
 九 $classifier = new SVC(Kernel::LINEAR,$cost = 一000);
一0 $classifier->train($dataset->getSamples(),$dataset->getTargets());
一一 
一二 echo $classifier->predict([$argv[一],$argv[二],$argv[三],$argv[四]]);//$argv是下令止参数，调试那种顺序利用下令止较不便