如何使用JavaScript构建机器学习模型-低调大师

如何使用JavaScript构建机器学习模型

2017-06-22 693

目前，机器学习领域建模的主要语言是 Python 和 R，前不久腾讯推出的机器学习框架 Angel 则支持 Java 和 Scala。本文作者 Abhishek Soni 则用行动告诉我们，开发机器学习模型，JavaScript 也可以。

 JavaScript？我不是应该使用 Python 吗？甚至 Scikit-learn 在 JavaScript 上都不工作。

 这是可能的，实际上，连我自己都惊讶于开发者对此忽视的态度。就 Scikit-learn 而言，Javascript 的开发者事实上已经推出了适用的库，它会在本文中有所提及。那么，让我们看看 Javascript 在机器学习上能够做什么吧。

 根据人工智能先驱 Arthur Samuel 的说法，机器学习为计算机提供了无需明确编程的学习能力。换句话说，它使得计算机能够自我学习并执行正确的指令，无需人类提供全部指导。

 谷歌已经把自己移动优先的策略转换到人工智能优先很久了。

 为什么 JavaScript 在机器学习界未被提及过？

 · 慢（真的假的？）

 · 矩阵操作很困难（这里有库，比如 math.js）

 · 仅用于 Web 开发（然而这里还有 Node.js）

 · 机器学习库通常是在 Python 上的（还好，JS   的开发者人数也不少）

 在 JavaScript 中有一些可供使用的预制库，其中包含一些机器学习算法，如线性回归、SVM、朴素贝叶斯等等，以下是其中的一部分。

 · brain.js（神经网络）

 · Synaptic（神经网络）

 · Natural（自然语言处理）

 · ConvNetJS（卷积神经网络）

 · mljs（一组具有多种功能的子库）

 首先，我们将使用 mljs 回归库来进行一些线性回归操作。

 参考代码：https://github.com/abhisheksoni27/machine-learning-with-js

 1. 安装库

 $ npm install ml-regression csvtojson

 $ yarn add ml-regression csvtojson

 ml-regression 正如其名，负责机器学习的线性回归。

 csvtojson 是一个用于 node.js 的快速 CSV 解析器，它允许加载 CSV 数据文件并将其转换为 JSON。

 2. 初始化并加载数据

 下载数据文件（.csv），并将其加入你的项目。

 链接：

 http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Advertising.csv

 如果你已经初始化了一个空的 npm 项目，打开 index.js，输入以下代码。

 我把文件放在了项目的根目录下，如果你想放在其他地方，请记得更新 csvFilePath。

 现在我们使用 csvtojson 的 fromFile 方法加载数据文件：

 3. 打包数据，准备执行

 JSON 对象被存储在 csvData 中，我们还需要输入数据点数组和输出数据点。我们通过一个填充 X 和 Y 变量的 dressData 函数来运行数据。

 4. 训练模型开始预测

 数据已经打包完毕，是时候训练我们的模型了。

 为此，我们需要写一个 performRegression 函数：

 performRegression 函数有一个方法 toString，它为浮点输出获取一个名为 precision 的参数。predictOutput 函数能让你输入数值，然后将模型的输出传到控制台。它是这样的（注意，我使用的是 Node.js 的 readline 工具）：

 以下是为了增加阅读用户的代码

 5. 大功告成！

 到你的终端上运行 node index.js，得到的输出会是这样：

 恭喜！你刚刚在 JavaScript 中训练了第一个线性回归模型。（PS. 你注意到速度了吗？）

 
 文章来源：机器之心

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