Algorithmes de reconnaissance de formes dans le noeud.js ou PHP?
je voudrais commencer à expérimenter avec des algorithmes qui reconnaissent les modèles dans les données. Je traite avec de nombreux types de séquences (les pixels de l'image, la saisie de texte, les mouvements de l'utilisateur), et qu'il serait amusant de faire usage de Reconnaissance Des Motifs pour essayer de tirer des données significatives à partir de différents ensembles de données. Comme la majorité du web, mes données sont principalement texte ou integer-key basé.
sont leurs classes qui donnent le cadre de base pour la vérification / création de patterns pour PHP ou Nodejs?
3 réponses
Je n'ai jamais trouvé une seule bibliothèque qui encapsule différents modèles d'analyse. Vous pouvez trouver des solutions facilement.
N-Gramme d'analyse, par exemple, peut être fait avec cette extension PHP: http://pecl.php.net/package/TextCat
il y a aussi plusieurs implémentations de bayes, même des tutoriels.
Je n'ai jamais trouvé de Kohonen-nets ou de cartes auto-organisantes implémentées en PHP, mais les perceptrons multicouches sont triviaux. IA peut faire analyse de modèle passablement bien.
il y a des projets qui lient PHP à OpenCV (une bibliothèque pour l'analyse vidéo/image en temps réel). Actuellement, la seule implémentation que je connaisse est pour détecter les visages humains dans les images. The source is open https://github.com/infusion/PHP-Facedetect, il devrait donc être facile de lier d'autres OpenCV bonté (OpenCV peut faire beaucoup de choses avec des images).
PHP lui - même est interprété, la plupart des solutions lourdes pour l'analyse de modèle ne sera pas effectuer bien en vertu de cette limitation. C'est pourquoi la plupart des solutions pour cela en PHP sont écrites en C comme extension.
pour l'apprentissage automatique, vous pourriez envisager d'utiliser un langage plus "à la maison" car il serait plus facile d'exprimer le modèle..
par exemple le code source du nouveau livre 'Machine Learning for Hackers', écrit en R peut être trouvé dans Github https://github.com/johnmyleswhite/ML_for_Hackers
et puis, il y a aussi L'API de prévision de Google, qui est bon pour expérimenter https://developers.google.com/prediction/docs/developer-guide
je me rends compte qu'il s'agit d'une vieille question, mais puisqu'elle est venue au sommet d'une requête Google, il a pensé qu'il devrait contenir une référence aux liaisons de noeud pour opencv, node-opencv.