Algorithmes de reconnaissance de formes dans Node.js ou PHP?

Question

Je voudrais commencer à expérimenter avec des algorithmes qui reconnaissent des modèles dans les données. Je m'occupe de plusieurs types de séquences (pixels d'image, saisie de texte, déplacement de l'utilisateur) et il serait amusant d'utiliser Pattern Recognition pour essayer d'extraire des données significatives de différents ensembles de données. Comme la majorité du Web, mes données sont principalement basées sur du texte ou des nombres entiers. Y a-t-il des classes qui fournissent le cadre de base pour vérifier/créer des modèles pour PHP ou Nodejs?

Answer 1

Je n'ai jamais trouvé une seule bibliothèque qui encapsule différents modèles d'analyse. Vous pouvez cependant trouver des solutions spécifiques facilement.

N-Gram analyse par exemple, peut être fait avec cette extension PHP: http://pecl.php.net/package/TextCat

Il existe plusieurs implémentations de Bayes ainsi, même des tutoriels.

Je n'ai jamais trouvé de Kohonen-nets ou de cartes auto-organisées implémentées en PHP, mais les perceptrons multicouches sont triviaux. IA peut faire l'analyse de modèle assez bien.

Il existe des projets qui lient PHP à OpenCV (une bibliothèque pour l'analyse image/vidéo en temps réel). Actuellement, la seule implémentation que je connaisse est la détection de visages humains en images. La source est ouverte https://github.com/infusion/PHP-Facedetect, donc il devrait être facile de lier d'autres qualités OpenCV (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 fonctionneront pas bien sous cette limitation. C'est pourquoi la plupart des solutions pour cela en PHP sont écrites en C comme une extension.

Answer 2

Pour machine, vous pouvez envisager d'utiliser l'apprentissage d'une langue qui est plus « à la maison », car il serait plus facile d'exprimer le modèle ..

Par exemple, le code source pour le nouveau « Machine Learning pour les pirates informatiques » livre, écrit en R se trouve dans Github https://github.com/johnmyleswhite/ML_for_Hackers

Et puis, il y a aussi l'API de prédiction Google, ce qui est bon pour l'expérimentation https://developers.google.com/prediction/docs/developer-guide

Answer 3

Je sais que c'est une vieille question, mais depuis qu'il est arrivé à le sommet d'une requête Google, il t Je pensais qu'il devrait contenir une référence aux liaisons Node pour opencv, node-opencv.