Machine Learning com PHP

PHP não é a melhor linguagem para se trabalhar com muito processamento e nem com muitos dados numéricos em suas atuais versões. (biblioteca BCMath que o diga)

Da mesma forma que um dia já foi péssima para programação orientada a objeto e há anos já mudou completamente este cenário.

Então por esta coerência evolutiva de décadas da linguagem em evoluir mantendo alta retro-compatibilidade (que para mudanças de quebra de código costumam demoram-se muitos anos e versões para serem quebradas, assim como avisos de deprecations são mantidos por longos períodos permitindo a evolução do códigos existentes), criamos este artigo para compartilhar os primeiros grandes avanços em nível de biblioteca de um grupo de programadores sobre Machine Learning usando PHP, o projeto PHP-ML.

O projeto contém vários algoritmos de machine learning que podem ser utilizados para treinar, analisar e interpretar dados.

Algumas das atuais funcionalidades do PHP-ML são:

• Association rule learning
  • Apriori
• Classification
  • SVC
  • k-Nearest Neighbors
  • Naive Bayes
  • Decision Tree (CART)
  • Ensemble Algorithms
    • Bagging (Bootstrap Aggregating)
    • Random Forest
    • AdaBoost
  • Linear
    • Adaline
    • Decision Stump
    • Perceptron
    • LogisticRegression
• Regression
  • Least Squares
  • SVR
• Clustering
  • k-Means
  • DBSCAN
  • Fuzzy C-Means
• Metric
  • Accuracy
  • Confusion Matrix
  • Classification Report
• Workflow
  • Pipeline
• Neural Network
  • Multilayer Perceptron Classifier
• Cross Validation
  • Random Split
  • Stratified Random Split
• Preprocessing
  • Normalization
  • Imputation missing values
• Feature Extraction
  • Token Count Vectorizer
  • Tf-idf Transformer
• Dimensionality Reduction
  • PCA (Principal Component Analysis)
  • Kernel PCA
  • LDA (Linear Discriminant Analysis)
• Datasets
  • Array
  • CSV
  • Files
  • Ready to use:
    • Iris
    • Wine
    • Glass
• Models management
  • Persistency
• Math
  • Distance
  • Matrix
  • Set
  • Statistic
  • Linear Algebra

Para acessar o código do projeto https://github.com/php-ai/php-ml.

Há um repositório separado com vários exemplos em https://github.com/php-ai/php-ml-examples

​É sempre bom ver que cada vez há mais grandes programadores interessados em trazer para o PHP projetos cada vez mais complexos e atuais. Este projeto PHP-ML mesmo, vemos um grande exemplo de programadores quealguém pararam e implementaram vários desses algoritmos em PHP. Isto permite aos demais programadores que usam PHP experimentar esses projetos e aprender um pouco mais.

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