【.com快译】JavaScript开发者大多倾向于寻找基于不同机器学习算法的、可用于训练机器学习模型的JavaScript框架。我们在下面列出的各种机器学习算法适用于本文将向您展示的可用于模型训练的八个JavaScript框架。简单线性回归多元线性回归逻辑回归朴素贝叶斯（NaiveBayesian）K近邻（KNN）K-Means算法支持向量机（Supportvectormachine，SVM）随机森林决策树前馈神经网络（Feedforwardneuralnetwork）深度学习网络在本文中，您将概述用于机器学习的不同JavaScript框架。它们是：1.DeepLearn.jsDeeplearn.js是谷歌开发的开源机器学习JavaScript库。它可用于不同的目的，包括在浏览器中训练神经网络、理解机器学习(ML)模型以及用于教育目的。您可以在推理模式下运行各种预训练模型。开发人员可以使用Typescript(ES6JavaScript)或ES5JavaScript编写代码。如果想快速上手，可以在HTML文件的head标签中包含如下代码，编写一个构建模型的JS程序。2.PropelJSPropel是一个JavaScript库，它为科学计算提供支持GPU的、类似于numpy的基础设施。它可以用于各种NodeJS应用程序和浏览器。这是浏览器设置的代码：这是用于NodeJS应用程序的代码：npminstallpropelimport{grad}from"propel";PropelJS的文档链接是：http://propelml.org/docs/。它的GitHub页面是https://github.com/propelml/propel。3.ML-JSML-JS提供了多种机器学习工具，可以在NodeJS和各种浏览器环境中工作。MLJS工具可以通过如下代码进行设置：可以支持如下机器学习算法：无监督学习主成分分析(PCA)K-均值聚类监督学习简单线性回归多元线性回归支持向量机(SVM)朴素贝叶斯K最近邻算法(KNN)偏最小二乘法(Partialleastsquares,PLS)决策树：CART随机森林逻辑回归人工神经网络前馈神经网络4.ConvNetJSConvNetJS是一个JavaScript库，可用于在您的浏览器模型（神经网络）中全面训练各种深度学习。这个库也可以用在NodeJS的各种应用中。您可以从下载链接获取ConvNetJS缩减库——http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/build/convnet-min.js以开始使用这个缩减版本的ConvNetJS。它的GitHub页面是https://github.com/karpathy/convnetjs/releases。以下是相应的加载代码：我们进一步给出了一些重要参考页面的地址：ConvNetJS的NPM包：https://www.npmjs.com/package/convnetjs入门文档：https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/started.html参考文档：https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/docs.html5.KerasJS使用KerasJS和支持GPU的WebGL，您可以在浏览器中运行Keras模型。除了CPU模式外，该模型还可以在Node.js中运行。Keras的GitHub页面是https://github.com/transcranial/keras-js。这里列出了所有可以在浏览器中运行的Keras模型：MNISTBasicTransformationClassifierGenerationAdversarialNetwork(AC-GAN)ImageNetDenseNet-121训练的ImageNetInceptionv3模型训练的50层残差网络（residualnetwork）（非常deepnetwork)由ImageNet训练的SqueezeNetv1训练的模型。1该模型基于IMDB情感分类的双向长短期记忆网络(LSTM)6.STDLibSTDLib是一个JavaScript库，可用于构建高级统计模型和各种机器学习库。它还可用于数据可视化和探索性数据分析的绘图和绘图功能。以下是与机器学习(ML)相关的各种相关库的列表：通过随机梯度下降的线性回归(@stdlib/ml/online-sgd-regression)通过随机梯度下降的二元分类(@stdlib/ml/online-binary-分类）自然语言处理（@stdlib/nlp）7.Limdu.jsLimdu.js是Node.js的机器学习框架。它支持以下几个方面：二元分类多标签分类特征工程（Featureengineering）支持向量机（SVM）开发者可以使用如下命令安装limdu.js：npminstalllimdu8.Brain.jsBrain.js是一套用于为朴素贝叶斯分类器训练神经网络和JavaScript库。您可以使用以下命令设置Brain.js：npminstallbrain.js开发人员还可以使用以下代码将库包含在浏览器中：以下命令可用于安装朴素贝叶斯分类器：npminstallclassifier总结在本文中，您了解到它可用于在浏览器和Node.js应用程序中训练不同的JavaScript机器学习模型库。如果您有兴趣了解有关机器学习文档的更多信息，我们建议您查看我们的机器学习文档集——https://vitalflux.com/category/machine-learning/。如果您觉得本文对您有所帮助，或者您对本文提到的机器学习JavaScript框架有任何疑问或建议，欢迎您在这里留言或提问。原标题：8MachineLearningJavaScriptFrameworkstoExplore，作者：AjiteshKumar
