# Machine learning PHP

## Narzędzia PHP ML

### Rubix ML

{% embed url="<https://rubixml.com/>" %}

#### Rubix server

{% embed url="<https://github.com/RubixML/Server>" %}

### AWS Sdk

{% embed url="<https://docs.aws.amazon.com/aws-sdk-php/v2/api/class-Aws.MachineLearning.MachineLearningClient.html>" %}

{% embed url="<https://aws.amazon.com/sdk-for-php/>" %}

#### Amazon comprehend

{% embed url="<https://aws.amazon.com/comprehend/>" %}

### Testowe sety danych

{% embed url="<https://www.kaggle.com/>" %}

## Podstawy teoretyczne

![](https://2988579175-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-MhCacheh4G-eDs1qA3s%2F-Ml5MjIZb0714AWJUGK8%2F-Ml5Oh08oZ_F8zr4H5oG%2Fmachine-learning.png?alt=media\&token=1c35d4fd-b9d6-4d25-88dd-3ae0afa18888)

### Process ML - wygląda analogicznie do modelowania ekonometrycznego

1. Akwizycja danych
2. Przygotowanie danych
3. Hipotezy i modelowanie
4. Ewwaluacja i interpetacja
5. Deploy
6. Operacje
7. Optymalizacja

### Naiwny klasyfikator Bayesa

{% embed url="<https://www.statsoft.pl/textbook/stathome_stat.html?https%3A%2F%2Fwww.statsoft.pl%2Ftextbook%2Fstnaiveb.html>" %}
