Wyjaśnienie normalizacji danych w PHP-ML z przykładami użycia norm L1 i L2 w kontekście uczenia maszynowego.
Jak uzupełniać brakujące wartości w zestawach danych za pomocą biblioteki PHP-ML, używając strategii takich jak średnia, mediana i wartość najczęstsza.
Przewodnik po tokenizacji tekstu w PHP-ML do ekstrakcji cech dla uczenia maszynowego, z przykładami użycia TokenCountVectorizer.
Wprowadzenie do walidacji krzyżowej w PHP-ML z wykorzystaniem RandomSplit do podziału danych na zbiory uczące i testowe.
Postęp prac nad biblioteką PHP-ML do uczenia maszynowego. Implementacja algorytmów KNN i Naive Bayes oraz narzędzi developerskich.
Postępy w rozwoju biblioteki PHP-ML do uczenia maszynowego. Autor opisuje metodę małych kroków w pracy nad projektem.
