<?php declare(strict_types=1); namespace tests; use Phpml\Classification\SVC; use Phpml\FeatureExtraction\TfIdfTransformer; use Phpml\FeatureExtraction\TokenCountVectorizer; use Phpml\Pipeline; use Phpml\Preprocessing\Imputer; use Phpml\Preprocessing\Imputer\Strategy\MostFrequentStrategy; use Phpml\Preprocessing\Normalizer; use Phpml\Regression\SVR; use Phpml\Tokenization\WordTokenizer; use PHPUnit\Framework\TestCase; class PipelineTest extends TestCase { public function testPipelineConstruction(): void { $transformers = [ new TfIdfTransformer(), ]; $estimator = new SVC(); $pipeline = new Pipeline($transformers, $estimator); $this->assertEquals($transformers, $pipeline->getTransformers()); $this->assertEquals($estimator, $pipeline->getEstimator()); }
机器是由各种金属和非金属部件组装成的装置,消耗能源,可以运转、做功。它是用来代替人的劳动、进行能量变换、信息处理、以及产生有用功。机器贯穿在人类历史的全过程中。但是近代真正意义上的“机器”,却是在西方工业革命后才逐步被发明出来。
本站所有资源均由网友贡献或各大下载网站转载。请自行检查软件的完整性!本站所有资源仅供学习参考。请不要将它们用于商业目的。否则,一切后果由您负责!如有侵权,请联系我们删除。联系方式:admin@php.cn
相关文章

02 Nov 2024
在当今的技术环境中,Python ?具有类似的吸引力。正如《老友记》以其直率和魅力将人们团结在一起一样,Python 也成功地将开发者、数据科学家和机器学习爱好者聚集在一起。

19 Jan 2025
Python 在机器学习 (ML) 领域的受欢迎源于其易用性、灵活性和广泛的库支持。本指南提供了使用 Python 进行 ML 的基础介绍,涵盖基本库并演示了一个简单的模型

19 Apr 2018
在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候,这是一个非常常用的基础库。本文针对Python 机器学习库 NumPy入门教程,感兴趣的朋友一起学习吧

27 Mar 2025
本文讨论了作者在Scikit-Learn,Tensorflow和Pytorch等机器学习库中的丰富经验,详细介绍了它们在各种项目中的使用,并比较了其易用性和性能。

19 Apr 2025
Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

04 Nov 2024
抽象的 机器学习 (ML) 是数据科学中的一个关键领域,它允许计算机在无需显式编程的情况下从数据中学习。该博客介绍了机器学习及其工作原理,并提供了日常应用程序的示例,例如


热工具
