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JavaScript普及了 用于JavaScript的6大机器学习库有哪些呢

时间:2019-07-17 11:17:09  来源:编程网  作者:IT培训网  已有:名学员访问该课程
标签(Tag):   JavaScript(12)
在过去的几年中,JavaScript得到了普及,并且出现了一些非常有趣的机器学习库,可以在浏览器或Node.js上实现ML方法。令人惊讶的是,许多这些库在JavaScript中实现了大量代码。

2019年用于JavaScript的6大机器学习库,我们知道JavaScript是一种辅助编程的语言,而且应用广泛,无论是知名的java编程还是python开发,都有其身影存在。今天我们就来用于JavaScript的六大机器学习库有哪些吧。

通常,人们使用两种编程语言之一来应用机器学习(ML)方法和算法:Python或R.关于机器学习的书籍,课程和教程通常也使用这些语言中的一种(或两者)。

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JavaScript普及了 用于JavaScript的6大机器学习库有哪些呢

Python是一种通用编程语言,不仅用于机器学习,还用于科学计算,后端Web开发,桌面应用程序等.R主要用于统计学家。但是,它们至少有两个共同特征:

它们适合非程序员

他们有全面的ML库

在许多情况下,ML算法在Fortran,C,C ++或Cython中实现,并从Python或R调用。

Java也用于机器学习,但通常由专业程序员使用。

在过去的几年中,JavaScript得到了普及,并且出现了一些非常有趣的机器学习库,可以在浏览器或Node.js上实现ML方法。(http://www.itpxw.cn)令人惊讶的是,许多这些库在JavaScript中实现了大量代码。

ml.js

ml.js是一个全面的,通用的JavaScript ML库,适用于浏览器和Node.js. 它提供了以下例程:

对数组,哈希表,排序,随机数生成等的位操作。

线性代数,数组操作,优化(Levenberg-Marquardt方法),统计

交叉验证

监督学习

无监督学习

支持的监督学习方法是:

线性,多项式,指数和幂回归

K-最近邻居

朴素贝叶斯

支持向量机

决策树和随机森林

前馈神经网络等

此外,ml.js提供了几种无监督的学习方法:

主成分分析

聚类分析(k均值和层次聚类)

自组织地图(Kohonen网络)

WebDNN

WebDNN是一个专注于深度神经网络的图书馆,包括具有LSTM架构的递归神经网络。它使用TypeScript和Python编写,并提供JavaScript和Python API。

它还提供了在浏览器中执行GPU的可能性。

WebDNN的一个非常方便的功能是可以转换和使用PyTorch,TensorFlow,Keras,Caffemodel或Chainer预训练的模型。

natural

natural是一个用于Node.js的自然语言处理的JavaScript库。

它支持:

标记化(将文本分解为字符串数组)

弦距离的计算

匹配相似的字符串

分类(朴素贝叶斯,逻辑回归和最大熵)

情感分析(目前有八种语言)

语音匹配,inflectors,n-gram等

brain.js

brain.js是一个用JavaScript编写的库 - 专注于训练和应用前馈和循环神经网络。它还提供其他实用程序,例如神经网络所需的数学例程。

它提供了高级选项,如:

使用GPU训练网络

可以并行适应多个网络的异步培训

交叉验证是一种更复杂的验证方法

brain.js将模型保存到JSON文件或从中加载模型。

TensorFlow.js

TensorFlow是最受欢迎的机器学习库之一。它侧重于人工神经网络的各种类型和结构,包括深度网络以及网络的组件。

TensorFlow由Google Brain Team创建,使用C ++和Python编写。但是,它可以与包括JavaScript在内的多种语言一起使用。

TensorFlow是一个非常全面的库,仍然可以轻松地构建和培训模型。它支持各种各样的网络层,激活功能,优化器和其他组件。它具有良好的性能并提供GPU支持。

TensorFlow.js是一个用于浏览器或Node.js的JavaScript ML库。它支持WebGL。

ConvNetJS

ConvNetJS是神经网络和深度学习的另一个库。它可以在浏览器中训练神经网络。除了分类和回归问题,它还有强化学习模块(使用Q学习)仍然是实验性的。ConvNetJS为在图像识别方面表现优异的卷积神经网络提供支持。

在ConvNetJS中,神经网络是层的列表。它提供以下层:

输入(第一个)图层

完全连接的层

卷积层

汇集层

局部对比度归一化层

分类器丢失(输出)层:softmax和svm

使用L2的回归损失(输出)层

它支持几个重要的激活功能,如:

RELU

乙状结肠

双曲正切

MAXOUT

以及优化器如:

随机梯度下降

Adadelta

AdagradS

ConvNetJS还提供了一种方便的方法来保存和加载JSON文件的模型。

执照:麻省理工学院。

结论

在过去的几年里,JavaScript和机器学习都得到了很多关注和普及。尽管最初是为了实现网页的动态行为而创建的,但JavaScript成为实现和应用机器学习方法的首选语言之一,尤其是在浏览器或服务器(Node.js)中。

本文提供了有关JavaScript机器学习库可用性的初始信息。

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