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データのパターンを認識するアルゴリズムの実験を始めたいと思います。私はさまざまな種類のシーケンス（画像ピクセル、テキスト入力、ユーザーの動き）を扱っていますが、パターン認識を利用して、さまざまなデータセットから意味のあるデータを引き出すのは楽しいことです。Webの大部分と同様に、私のデータは主にテキストまたは整数キーベースです。

PHPまたはNodejsのパターンをチェック/作成するための基本的なフレームワークを提供するクラスはありますか？

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さまざまな分析パターンをカプセル化する単一のライブラリを見つけたことがありません。ただし、特定の解決策を簡単に見つけることができます。

たとえば、N-Gram分析は、次のPHP拡張機能を使用して実行できます：http：//pecl.php.net/package/TextCat

チュートリアルも含め、いくつかのベイの実装もあります。

PHPで実装されたKohonen-netや自己組織化マップを見つけたことがありませんが、多層パーセプトロンは簡単です。IAはパターン分析をかなりうまく行うことができます。

PHPをOpenCV（リアルタイムの画像/ビデオ分析用のライブラリ）にバインドするプロジェクトがあります。現在、私が知っている唯一の実装は、写真から人間の顔を検出することです。ソースはオープンhttps://github.com/infusion/PHP-Facedetectなので、他のOpenCVの長所を簡単にバインドできるはずです（OpenCVは画像で多くのことを実行できます）。

PHP自体は解釈されますが、パターン分析のほとんどの重いソリューションは、この制限の下ではうまく機能しません。これが、PHPでのこれに対するほとんどのソリューションが拡張機能としてCで記述されている理由です。

于 2012-05-16T17:23:51.773 に答える
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機械学習の場合、モデルを表現しやすいため、「自宅」に近い言語を使用することを検討してください。

たとえば、Rで書かれた新しい「MachineLearning for Hackers」の本のソースコードは、Githubhttps ://github.com/johnmyleswhite/ML_for_Hackersにあります。

次に、Google Prediction APIもあります。これは、https：//developers.google.com/prediction/docs/developer-guideの実験に適しています。

于 2012-05-25T08:30:56.593 に答える
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これは古い質問だと思いますが、Google クエリの先頭に来たので、opencv のノード バインディングnode-opencvへの参照を含める必要があると考えました。

于 2015-09-04T16:07:21.263 に答える