machinelearnjs

machineLearn.js

MachinElearn.jsは、TypeScriptで書かれた機械学習ライブラリです。機械学習の問題を解決し、機械学習アルゴリズムがどのように機能するかをユーザーに教えます。

ユーザーインストール

糸を使用します

$ yarn add machinelearn

NPMを使用します

$ npm install --save machinelearn

ブラウザで

JSDeliverを使用して、MachinElearn.jsのブラウザバージョンを配布します

 < script src =" https://cdn.jsdelivr.net/npm/machinelearn/machinelearn.min.js " > </ script >
< script >
    const { RandomForestClassifier } = ml . ensemble ;
    const cls = new RandomForestClassifier ( ) ;
</ script >

詳細については、https：//www.jsdelivr.com/package/npm/machinelearnをご覧ください。

加速

デフォルトでは、MachinEleArning.jsはTFJの純粋なJavaScriptバージョンを使用します。 C ++バインディングまたはGPUを介して加速度を有効にするには、C ++のmachinelearn-nodeまたはGPUのmachinelearn-gpuをインポートする必要があります。

1. C ++

• インストール

yarn add machinelearn-node

• 活性化

 import 'machinelearn-node' ;

2. GPU

• インストール

yarn add machinelearn-gpu

• 活性化

 import 'machinelearn-gpu' ;

ハイライト

• ブラウザとnode.jsでの機械学習
• ユーザーのAPIを学習します
• 低入力障壁

発達

あらゆるレベルの経験の新しい貢献者を歓迎します。開発ガイドが追加され、新しい貢献者がプロジェクトに簡単に参加できるように支援します。

• 機械学習のスキルと知識を高める機械学習プロジェクトに参加したい
• 成長するコミュニティの一員になりたいと思っています
• 機械学習を学びたいです
• TypeScriptのように❤〜番の機械学習です

シンプルさ

MachineLearn.jsは、モデルとアルゴリズムと相互作用するためのシンプルで一貫したAPIのセットを提供します。たとえば、すべてのモデルはAPIに従いています。

• トレーニングにfit
• 推論をpredict
• モデルの状態を保存するためのtoJSON
• チェックポイントからモデルをロードするためのfromJSON

テスト

テストにより、現在最も安定したバージョンのmachinelearn.jsを使用していることが保証されます

$ npm run test

サポート

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貢献

GitHubの「フォークアンドプル」ワークフローに従うだけです。詳細については、Contributing.mdをお読みください。

さらなる通知

このプロジェクトの構築に役立つ素晴らしいリファレンス！

• https://machinelearningmastery.com/
• https://github.com/mljs/ml
• http://scikit-learn.org/stable/documentation.html

貢献者

これらの素晴らしい人々に感謝します（絵文字キー）：

ジェイソン・シン ？ショ和	ジャイバルサン ？ ？	Oleg Stotsky ？ショ和	ベン ？ ？ ？	クリストフが飼いならす ？ ？ ？	アダム・キング ショ和