如何使用JavaScript构建机器学习模型

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

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

这是习模型可能的，实际上，何使连我自己都惊讶于开发者对此忽视的建机态度。就 Scikit-learn 而言，器学Javascript 的习模型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。何使那么，建机让我们看看 Javascript 在机器学习上能够做什么吧。器学

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。亿华云计算

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。云南idc服务商

const ml = require(ml-regression); const csv = require(csvtojson); const SLR = ml.SLR; // Simple Linear Regression const csvFilePath = advertising.csv; // Data let csvData = [], // parsed Data X = [], // Input y = []; // Output let regressionModel;

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：

csv() .fromFile(csvFilePath) .on(json, (jsonObj) => { csvData.push(jsonObj); }) .on(done, () => { dressData(); // To get data points from JSON Objects performRegression(); });

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。

function dressData() { /** * One row of the data object looks like: * { * TV: "10", * Radio: "100", * Newspaper: "20", * "Sales": "1000" * } * * Hence, while adding the data points, * we need to parse the String value as a Float. */ csvData.forEach((row) => { X.push(f(row.Radio)); y.push(f(row.Sales)); }); } function f(s) { return parseFloat(s); }

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：

function performRegression() { regressionModel = new SLR(X, y); // Train the model on training data console.log(regressionModel.toString(3)); predictOutput(); }

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）：

function predictOutput() { rl.question(Enter input X for prediction (Press CTRL+C to exit) : , (answer) => { console.log(`At X = ${ answer}, y = ${ regressionModel.predict(parseFloat(answer))}`); predictOutput(); }); }

以下是为了增加阅读用户的代码

const readline = require(readline); // For user prompt to allow predictions const rl = readline.createInterface({ input: process.stdin, output: process.stdout });

5. 大功告成！

遵循以上步骤，你的 index.js 应该是源码下载这样：

const ml = require(ml-regression); const csv = require(csvtojson); const SLR = ml.SLR; // Simple Linear Regression const csvFilePath = advertising.csv; // Data let csvData = [], // parsed Data X = [], // Input y = []; // Output let regressionModel; const readline = require(readline); // For user prompt to allow predictions const rl = readline.createInterface({ input: process.stdin, output: process.stdout }); csv() .fromFile(csvFilePath) .on(json, (jsonObj) => { csvData.push(jsonObj); }) .on(done, () => { dressData(); // To get data points from JSON Objects performRegression(); }); function performRegression() { regressionModel = new SLR(X, y); // Train the model on training data console.log(regressionModel.toString(3)); predictOutput(); } function dressData() { /** * One row of the data object looks like: * { * TV: "10", * Radio: "100", * Newspaper: "20", * "Sales": "1000" * } * * Hence, while adding the data points, * we need to parse the String value as a Float. */ csvData.forEach((row) => { X.push(f(row.Radio)); y.push(f(row.Sales)); }); } function f(s) { return parseFloat(s); } function predictOutput() { rl.question(Enter input X for prediction (Press CTRL+C to exit) : , (answer) => { console.log(`At X = ${ answer}, y = ${ regressionModel.predict(parseFloat(answer))}`); predictOutput(); }); }

到你的终端上运行 node index.js，得到的输出会是这样：

$ node index.js f(x) = 0.202 * x + 9.31 Enter input X for prediction (Press CTRL+C to exit) : 151.***t X = 151.5, y = 39.98974927911285 Enter input X for prediction (Press CTRL+C to exit) :

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

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