本篇内容主要讲解“用于JavaScript的机器学习库有哪些”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“用于JavaScript的机器学习库有哪些”吧!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。令人惊讶的是,许多这些库在JavaScript中实现了大量代码。ml.jsml.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)TensorFlow.jsTensorFlow是***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。brain.jsbrain.js是一个用JavaSc免费云主机、域名ript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。ConvNetJSConvNetJS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(***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AdadeltaAdagradSConvNetJS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。WebDNNWebDNN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。naturalnatural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***熵)情感分析(目前有八种语言)语音匹配,inflectors,n-gram等到此,相信大家对“用于JavaScript的机器学习库有哪些”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是云技术网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!
这篇“JavaScript闭包是什么及怎么用”文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来看看这篇“JavaScript闭包是什么及怎么用”文章吧。对于一…