y-uti

#!/bin/bash
#
# ブログ記事 (https://y-uti.hatenablog.jp/entry/2016/01/07/154258) の結果から描画用の HTML を出力する bash スクリプトです。
#
# [準備]
# HTMLDIR を適当に変更して mkdir で作成しておく。
# DATADIR 以下に台風の軌跡データ (T0101.csv など各行が北緯,東経の csv ファイル) を置く。
# クラスタリングの出力結果 (kmedoids_result.txt) を次のように分割する。
#   $ head -n 1 kmedoids_result.txt | tr ' ' '\n' >indexes.txt
#   $ tail -n 1 kmedoids_result.txt | tr ' ' '\n' >medoids.txt

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<?php

require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use Phpml\Classification\SVC;
use Phpml\SupportVectorMachine\Kernel;

// Load an example dataset published at the web site below
// https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/datasets/binary.html
//

y-uti

<?php

/*
 * A sample program for DBSCAN with haversine as distance
 *
 * Requirements
 *   - PHP-ML (https://github.com/php-ai/php-ml)
 *   - php-geospatial (https://github.com/php-geospatial/geospatial)
 */

y-uti

<?php
require_once __DIR__ . '/../vendor/autoload.php';

use \Phpml\Classification\Linear\LogisticRegression;
use \Phpml\CrossValidation\StratifiedRandomSplit;
use \Phpml\Dataset\Demo\IrisDataset;
use \Phpml\Metric\Accuracy;
use \Phpml\Metric\ConfusionMatrix;

$dataset = new IrisDataset();

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<?php

function test($init, $key = 'a')
{
  $var = $init;
  $var[$key] = 1;
  echo var_export($init, true), ': ', is_array($var) ? 1 : 0, "\n";
}

test(null);           // OK

y-uti

--- phpenv-global-      2014-10-13 16:22:28.540097442 +0900
+++ phpenv-global       2014-10-13 18:05:08.943905016 +0900
@@ -44,6 +44,9 @@

 # Link Apache apxs lib
 APXS=""
+if [ "${PHPENV_VERSION}" == "system" ]; then
+    APXS="$(which apxs 2>/dev/null)"
+fi
 php-config --configure-options 2>/dev/null | grep -q apxs  && \