掌握JavaScript中的機器學習與資料探勘-js教程-PHP中文網

掌握JavaScript中的機器學習與資料探勘

近年來，機器學習和資料探勘越來越受到關注，並且有著廣泛的應用。在Web開發中，JavaScript是一種非常流行的程式語言，因此學習如何在JavaScript中應用機器學習和資料探勘技術非常重要。本文將介紹一些關於這一主題的基本知識，並給出具體的程式碼範例。

什麼是機器學習和資料探勘？

機器學習和資料探勘是一種應用人工智慧技術來發掘資料的方法。隨著資料量的增加，從資料中擷取可供利用的資訊和模式變得越來越困難，這時候機器學習和資料探勘就能發揮重要作用。

資料探勘的主要目的是從資料中發現通常很難發現的模式和關係。機器學習則是一種應用不同演算法來對資料進行預測和分類的方法。

JavaScript中的機器學習和資料探勘

近年來，有越來越多的JavaScript函式庫被開發出來，使得在JavaScript中應用機器學習和數據挖掘變得更加容易。以下是幾個最受歡迎的JavaScript機器學習庫：

· TensorFlow.js：這是一個由Google開發的開源程式庫，它可以在瀏覽器和Node.js平台上使用。 TensorFlow.js提供了大量的機器學習演算法和模型，如神經網路、決策樹和支援向量機。此外，它還可以用於影像和音訊處理。

· Brain.js：這是另一個開源的JavaScript機器學習函式庫，它專注於神經網路和深度學習。 Brain.js可以用於訓練神經網路模型，用於分類、預測和資料探勘。

· Weka：雖然不是JavaScript函式庫，但Weka是一種非常流行的資料探勘工具，它可以使用Java或JavaScript。 Weka包含了豐富的資料探勘演算法，如分類、聚類和關聯規則探勘等。

具體的程式碼範例

為了更能理解JavaScript中的機器學習和資料探勘，以下將展示一些具體的程式碼範例。

3.1 使用TensorFlow.js實作分類

#下面的程式碼使用TensorFlow.js來訓練一個基於鳶尾花資料集的分類模型。

//加载数据集 const dataset = tf.data.csv('iris.csv', {columnConfigs: {species: {isLabel: true}}}); //转换为特征和标签 const batches = dataset.map(({xs, ys}) => ({xs: Object.values(xs), ys: Object.values(ys)})).batch(10); //构建模型 const model = tf.sequential(); model.add(tf.layers.dense({inputShape: [4], units: 10, activation: 'sigmoid'})); model.add(tf.layers.dense({units: 3, activation: 'softmax'})); model.compile({optimizer: 'sgd', loss: 'categoricalCrossentropy', metrics: ['accuracy']}); //训练模型 await model.fitDataset(batches, {epochs: 100}); //预测新数据 model.predict(tf.tensor2d([[6.1, 3.1, 4.6, 1.4]])).print();

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3.2 使用Brain.js實作預測

#下面的程式碼使用Brain.js來訓練一個簡單的神經網路模型，並使用它來預測股票價格。

const brain = require('brain.js'); const net = new brain.NeuralNetwork(); //训练模型 net.train([{input: [0, 0], output: [0]}, {input: [0, 1], output: [1]}, {input: [1, 0], output: [1]}, {input: [1, 1], output: [0]}]); //预测新数据 net.run([1, 0]);

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3.3 使用Weka實作聚類

下面的程式碼使用Weka的JavaScript連接埠Weka.js來實作K-Means聚類演算法。

const Weka = require('weka.js'); const loader = new Weka.loader.ArffLoader(); loader.loadFile('iris.arff').then(data => { const kmeans = new Weka.clusterers.SimpleKMeans(); kmeans.options = ['-N', '3', '-S', '10']; kmeans.buildClusterer(data); console.log(kmeans.clusterInstance(data.instance(0))); });

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