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【小目标,一个“译”】+ 八种值得探究的机器学习JavaScript框架 (1)

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发表于 2019-1-28 16:55:32 | 显示全部楼层 |阅读模式
引言:在本文章中,您将了解到不同的机器学习JavaScript框架,包括:DeepLearn.jsPropelJSML-JSConvNetJSKerasJSSTDLibLimdu.jsBrain.js
JavaScript开发人员大多倾向于寻找一些基于不同的机器学习算法、并可用于训练机器学习模型的JavaScript框架。我们在下面所罗列出各种机器学习算法,都适用于本文将为您展示的八种可用于模型训练的JavaScript框架。
·        简单线性回归
·        多变量线性回归
·        逻辑回归
·        朴素贝叶斯(Naive Bayesian
·        K最近邻算法(K-nearest neighborKNN
·        K-Means算法
·        支持向量机(Support vector machineSVM
·        随机森林
·        决策树
·        前馈神经网络(Feedforward neural network
·        深度学习网络
在本文中,您将分别概览到用于机器学习的不同JavaScript框架。它们分别是:
DeepLearn.js
Deeplearn.js是Google开发的、开源的机器学习JavaScript库。它可以被用于不同的目的,包括训练浏览器中的神经网络、理解机器学习(ML)模型、以及被用作教育目的等。您可以在推理模式中运行各种预训练的模型。开发者可以在Typescript(ES6 JavaScript)或ES5 JavaScript中编写代码。如想快速入门,您可以通过在HTML文件的head标签中包含以下的代码,并编写用于构建模型的JS程序。
<scriptsrc="https://cdn.jsdelivr.net/npm/deeplearn@latest"></script>
<!-- or-->
<scriptsrc="https://unpkg.com/deeplearn@latest"></script>

PropelJS
Propel是一个JavaScript库,它为科学计算提供了一个支持GPU的、类似numpy(译者注:它是Python的一种开源的数值计算扩展)的基础架构。它可以被使用在NodeJS的各种应用、以及浏览器中。以下是为浏览器设置的代码:
<scriptsrc="https://unpkg.com/propel@3.1.0"></script>

而下面则是被用到NodeJS应用的代码:
npm installpropel
import { grad }from "propel";

PropelJS的文档链接是:http://propelml.org/docs/。它的GitHub页面为https://github.com/propelml/propel
ML-JS
ML-JS为工作在NodeJS和各个浏览器环境中,提供了机器学习的多个工具。ML JS工具可以通过如下的代码进行设置:
<scriptsrc="https://www.lactame.com/lib/ml/2.2.0/ml.min.js"></script>

它能够支持以下的机器学习算法:
·        无监督学习
o   主成分分析(Principal component analysis,PCA)
o   K-Means聚类
·        监督学习
o   简单线性回归
o   多变量线性回归
o   支持向量机(SVM)
o   朴素贝叶斯
o   K最近邻算法(KNN)
o   偏最小二乘(Partial least squares,PLS)
o   决策树:CART
o   随机森林
o   逻辑回归
·        人工神经网络
o   前馈神经网络


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