machinelearnjs

Macinelearn.js

Machinelearn.js是用打字稿編寫的機器學習庫。它解決了機器學習問題，並教給用戶機器學習算法如何工作。

用戶安裝

使用紗線

$ yarn add machinelearn

使用NPM

$ npm install --save machinelearn

在瀏覽器上

我們使用JSDeliver分發Machinelearn.js的瀏覽器版本

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

有關更多詳細信息，請參見https://www.jsdelivr.com/package/npm/machinelearn。

加速度

默認情況下，MachineLearning.js將使用TFJ的純JavaScript版本。要通過C ++綁定或GPU啟用加速度，您必須為GPU導入C ++或machinelearn-gpu GPU的machinelearn-node 。

1. C ++

• 安裝

yarn add machinelearn-node

• 啟用設定

 import 'machinelearn-node' ;

2. GPU

• 安裝

yarn add machinelearn-gpu

• 啟用設定

 import 'machinelearn-gpu' ;

亮點

• 瀏覽器和node.js上的機器學習
• 為用戶學習API
• 低入口障礙

發展

我們歡迎各種經驗的新貢獻者。將添加開髮指南，以協助新貢獻者輕鬆加入該項目。

• 您想參加一個機器學習項目，這將提高您的機器學習技能和知識
• 希望成為一個不斷增長的社區的一部分
• 您想學習機器學習
• 您喜歡打字稿❤️機器學習

簡單

Machinelearn.js提供了一組簡單且一致的API集，以與模型和算法進行交互。例如，所有模型都遵循API：

• fit訓練
• predict推斷
• 保存模型狀態的toJSON
• 從檢查點加載模型的fromJSON

測試

測試可確保您目前正在使用Machinelearn.js的最穩定版本

$ npm run test

支持

只是給我們一個？通過單擊

貢獻

我們只需遵循GitHub的“叉和扣”工作流程。請閱讀更多詳細信息。

進一步通知

有助於建立該項目的很好的參考資料！

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

貢獻者

謝謝這些好人（表情符號鑰匙）：

傑森·辛（Jason Shin） ？配x	Jaivarsan ？ ？	Oleg Stotsky ？配x	本 ？ ？ ？	克里斯托夫·賴克斯 ？ ？ ？	亞當·金 配x