Menguasai Pembelajaran Mesin dan Perlombongan Data dalam JavaScript

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pembelajaran mesin dan perlombongan data telah mendapat perhatian yang semakin meningkat dan telah digunakan secara meluas. JavaScript ialah bahasa pengaturcaraan yang sangat popular dalam pembangunan web, jadi penting untuk mempelajari cara menggunakan pembelajaran mesin dan teknik perlombongan data dalam JavaScript. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa pengetahuan asas tentang topik ini dan memberikan contoh kod khusus.

1. Apakah pembelajaran mesin dan perlombongan data?

Pembelajaran mesin dan perlombongan data ialah kaedah menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk meneroka data. Apabila jumlah data meningkat, ia menjadi semakin sukar untuk menangkap maklumat dan corak yang boleh dieksploitasi daripada data, di mana pembelajaran mesin dan perlombongan data boleh memainkan peranan penting.

Tujuan utama perlombongan data adalah untuk menemui corak dan hubungan daripada data yang biasanya sukar dicari. Pembelajaran mesin ialah kaedah menggunakan algoritma yang berbeza untuk meramal dan mengelaskan data.

2. Pembelajaran Mesin dan Perlombongan Data dalam JavaScript

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, semakin banyak perpustakaan JavaScript telah dibangunkan, menjadikannya lebih mudah untuk menggunakan pembelajaran mesin dan perlombongan data dalam JavaScript. Berikut ialah beberapa perpustakaan pembelajaran mesin JavaScript yang paling popular:

· TensorFlow.js: Ini ialah perpustakaan sumber terbuka yang dibangunkan oleh Google, yang boleh digunakan dalam penyemak imbas dan platform Node.js. TensorFlow.js menyediakan sejumlah besar algoritma dan model pembelajaran mesin, seperti rangkaian saraf, pepohon keputusan dan mesin vektor sokongan. Selain itu, ia boleh digunakan untuk pemprosesan imej dan audio.

· Brain.js: Ini adalah satu lagi perpustakaan pembelajaran mesin JavaScript sumber terbuka yang memfokuskan pada rangkaian saraf dan pembelajaran mendalam. Brain.js boleh digunakan untuk melatih model rangkaian saraf untuk pengelasan, ramalan dan perlombongan data.

· Weka: Walaupun bukan perpustakaan JavaScript, Weka ialah alat perlombongan data yang sangat popular yang boleh digunakan dalam Java atau JavaScript. Weka mengandungi banyak algoritma perlombongan data, seperti pengelasan, pengelompokan dan perlombongan peraturan persatuan.

3. Contoh kod konkrit

Untuk lebih memahami pembelajaran mesin dan perlombongan data dalam JavaScript, beberapa contoh kod khusus akan ditunjukkan di bawah.

3.1 Gunakan TensorFlow.js untuk melaksanakan klasifikasi

Kod berikut menggunakan TensorFlow.js untuk melatih model klasifikasi berdasarkan set data bunga iris.

//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();

3.2 Gunakan Brain.js untuk melaksanakan ramalan

Kod berikut menggunakan Brain.js untuk melatih model rangkaian saraf mudah dan menggunakannya untuk meramalkan harga saham.

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]);

3.3 Melaksanakan pengelompokan menggunakan Weka

Kod berikut menggunakan port JavaScript Weka Weka.js untuk melaksanakan algoritma pengelompokan K-Means.

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)));
});

4. Kesimpulan

Pembelajaran mesin dan perlombongan data adalah alat yang sangat berkuasa yang boleh digunakan untuk menyelesaikan banyak masalah. Terdapat juga semakin banyak pembelajaran mesin dan perpustakaan perlombongan data dalam JavaScript yang memudahkan untuk menggunakan teknik ini dalam aplikasi web. Artikel ini menunjukkan tiga perpustakaan pembelajaran mesin JavaScript utama dan memberikan contoh kod khusus, dengan harapan dapat membantu pembaca bermula dalam bidang ini.

Atas ialah kandungan terperinci Menguasai Pembelajaran Mesin dan Perlombongan Data dalam JavaScript. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!