php 中的数据结构包括数组、关联数组、集合、队列和栈，广泛应用于机器学习中。数组存储训练数据和特征；关联数组存储复杂数据结构；集合消除重复数据；队列用于顺序处理；栈用于递归算法和深度优先搜索。实战案例：构建 svm 分类模型，将数据集预处理为关联数组，训练模型，然后评估其准确率。
PHP 中的数据结构与机器学习实战案例
简介
数据结构是组织和存储数据的方式，在机器学习中尤其重要。PHP 拥有丰富的内置数据结构，使其适合用于构建机器学习项目。本文将探讨 PHP 中常用的数据结构并演示其在机器学习中的实际应用。
数组
数组是有序且下标为整数的数据集合。它们是 PHP 中最基本的数据结构，用于存储各种数据类型。在机器学习中，数组可用于存储训练数据、特征和预测。例如：
// 训练数据
$data = [
['height' => 170, 'weight' => 70, 'label' => 'healthy'],
['height' => 180, 'weight' => 80, 'label' => 'overweight'],
['height' => 160, 'weight' => 60, 'label' => 'underweight'],
];
关联数组
关联数组是将键映射到值的数组。它们允许使用字符串或其他非整型值作为键。在机器学习中，关联数组可用于存储复杂数据结构，如哈希表和图。例如：
// 特征字典
$features = [
'height' => 0,
'weight' => 1,
];
集合
集合是唯一元素的无序集合。它们可用于在机器学习中消除重复数据，例如在特征选择或聚类算法中。PHP 7.4 及更高版本支持集合类。例如：
// 去除重复特征 $unique_features = array_unique($features);
队列
队列是遵循先进先出 (FIFO) 原则的数据结构。它们用于机器学习中的顺序处理任务，如管道和训练队列。PHP 提供了 SPL Queue 类来实现队列。例如：
// 训练队列 $queue = new SPLQueue(); $queue->enqueue(['data' => $data, 'model' => 'SVM']);
栈
栈是遵循后进先出 (LIFO) 原则的数据结构。它们用于机器学习中的递归算法和深度优先搜索。PHP 提供了 SPL Stack 类来实现栈。例如：
// 深度优先搜索
function dfs($node) {
$stack = new SPLStack();
$stack->push($node);
while (!$stack->isEmpty()) {
$node = $stack->pop();
// ...
}
}
机器学习实战案例：SVM 分类
让我们使用 PHP 中的数据结构构建一个支持向量机 (SVM) 分类模型。
- 加载数据集并预处理数据。
- 使用关联数组来存储特征和标签。
- 训练 SVM 模型并评估其性能。
// 加载 libSVM 扩展
dl('libsvm.so');
// 预处理数据
$features = [];
$labels = [];
foreach ($data as $row) {
$features[] = [$features[$row['height']], $features[$row['weight']]];
$labels[] = $row['label'];
}
// 训练 SVM 模型
$param = ['kernel_type' => SVM::KERNEL_LINEAR, 'cost' => 10];
$model = new SVMProblem($labels, $features);
$model->train($param);
// 评估模型性能
$result = $model->test($labels, $features);
echo "准确率：{$result->getAccuracy()}%/n";
结论
PHP 中丰富的数据结构提供了构建机器学习项目所需的灵活性。通过理解和利用这些数据结构，开发者可以高效地组织和处理机器学习数据。
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