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。
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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
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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。
以上就是PHP 中的数据结构与机器学习的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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