javascript机器,javascript iterator

Javascript中有哪些比较成熟的机器学习算法框架？

应该是没有的

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除了Python以外，没有哪个语言做这种比较全面的机器学习框架

更不要说js这种主要是前端的语言

如何使用JavaScript构建机器学习模型

如何使用JavaScript构建机器学习模型

目前，机器学习领域建模的主要语言是 Python 和 R，前不久腾讯推出的机器学习框架 Angel 则支持 Java 和 Scala。本文作者 Abhishek Soni 则用行动告诉我们，开发机器学习模型，JavaScript 也可以。

JavaScript？我不是应该使用 Python 吗？甚至 Scikit-learn 在 JavaScript 上都不工作。

这是可能的，实际上，连我自己都惊讶于开发者对此忽视的态度。就 Scikit-learn 而言，Javascript 的开发者事实上已经推出了适用的库，它会在本文中有所提及。那么，让我们看看 Javascript 在机器学习上能够做什么吧。

根据人工智能先驱 Arthur Samuel 的说法，机器学习为计算机提供了无需明确编程的学习能力。换句话说，它使得计算机能够自我学习并执行正确的指令，无需人类提供全部指导。

谷歌已经把自己移动优先的策略转换到人工智能优先很久了。

为什么 JavaScript 在机器学习界未被提及过？

慢（真的假的？）

矩阵操作很困难（这里有库，比如 math.js）

仅用于 Web 开发（然而这里还有 Node.js）

机器学习库通常是在 Python 上的（还好，JS 的开发者人数也不少）

在 JavaScript 中有一些可供使用的预制库，其中包含一些机器学习算法，如线性回归、SVM、朴素贝叶斯等等，以下是其中的一部分。

brain.js（神经网络）

Synaptic（神经网络）

Natural（自然语言处理）

ConvNetJS（卷积神经网络）

mljs（一组具有多种功能的子库）

首先，我们将使用 mljs 回归库来进行一些线性回归操作。

参考代码：

1. 安装库

$ npm install ml-regression csvtojson

$ yarn add ml-regression csvtojson

ml-regression 正如其名，负责机器学习的线性回归。

csvtojson 是一个用于 node.js 的快速 CSV 解析器，它允许加载 CSV 数据文件并将其转换为 JSON。

2. 初始化并加载数据

下载数据文件（.csv），并将其加入你的项目。

链接：

如果你已经初始化了一个空的 npm 项目，打开 index.js，输入以下代码。

const ml = require('ml-regression');

const csv = require('csvtojson');

const SLR = ml.SLR; // Simple Linear Regression

const csvFilePath = 'advertising.csv'; // Data

let csvData = [], // parsed Data

X = [], // Input

y = []; // Output

let regressionModel;

我把文件放在了项目的根目录下，如果你想放在其他地方，请记得更新 csvFilePath。

现在我们使用 csvtojson 的 fromFile 方法加载数据文件：

csv()

.fromFile(csvFilePath)

.on('json', (jsonObj) = {

 csvData.push(jsonObj);

})

.on('done', () = {

 dressData(); // To get data points from JSON Objects

 performRegression();

});

3. 打包数据，准备执行

JSON 对象被存储在 csvData 中，我们还需要输入数据点数组和输出数据点。我们通过一个填充 X 和 Y 变量的 dressData 函数来运行数据。

function dressData() {

/**

* One row of the data object looks like:

* {

*   TV: "10",

*   Radio: "100",

*   Newspaper: "20",

*   "Sales": "1000"

* }

*

* Hence, while adding the data points,

* we need to parse the String value as a Float.

*/

csvData.forEach((row) = {

 X.push(f(row.Radio));

 y.push(f(row.Sales));

});

}

function f(s) {

return parseFloat(s);

}

4. 训练模型开始预测

数据已经打包完毕，是时候训练我们的模型了。

为此，我们需要写一个 performRegression 函数：

function performRegression() {

regressionModel = new SLR(X, y); // Train the model on training data

console.log(regressionModel.toString(3));

predictOutput();

}

performRegression 函数有一个方法 toString，它为浮点输出获取一个名为 precision 的参数。predictOutput 函数能让你输入数值，然后将模型的输出传到控制台。它是这样的（注意，我使用的是 Node.js 的 readline 工具）：

function predictOutput() {

rl.question('Enter input X for prediction (Press CTRL+C to exit) : ', (answer) = {

 console.log(`At X = ${answer}, y =  ${regressionModel.predict(parseFloat(answer))}`);

 predictOutput();

});

}

以下是为了增加阅读用户的代码

const readline = require('readline'); // For user prompt to allow predictions

const rl = readline.createInterface({

input: process.stdin,

output: process.stdout

});

5. 大功告成！

遵循以上步骤，你的 index.js 应该是这样：

const ml = require('ml-regression');

const csv = require('csvtojson');

const SLR = ml.SLR; // Simple Linear Regression

const csvFilePath = 'advertising.csv'; // Data

let csvData = [], // parsed Data

X = [], // Input

y = []; // Output

let regressionModel;

const readline = require('readline'); // For user prompt to allow predictions

const rl = readline.createInterface({

input: process.stdin,

output: process.stdout

});

csv()

.fromFile(csvFilePath)

.on('json', (jsonObj) = {

 csvData.push(jsonObj);

})

.on('done', () = {

 dressData(); // To get data points from JSON Objects

 performRegression();

});

function performRegression() {

regressionModel = new SLR(X, y); // Train the model on training data

console.log(regressionModel.toString(3));

predictOutput();

}

function dressData() {

/**

* One row of the data object looks like:

* {

*   TV: "10",

*   Radio: "100",

*   Newspaper: "20",

*   "Sales": "1000"

* }

*

* Hence, while adding the data points,

* we need to parse the String value as a Float.

*/

csvData.forEach((row) = {

 X.push(f(row.Radio));

 y.push(f(row.Sales));

});

}

function f(s) {

return parseFloat(s);

}

function predictOutput() {

rl.question('Enter input X for prediction (Press CTRL+C to exit) : ', (answer) = {

 console.log(`At X = ${answer}, y =  ${regressionModel.predict(parseFloat(answer))}`);

 predictOutput();

});

}

到你的终端上运行 node index.js，得到的输出会是这样：

$ node index.js

f(x) = 0.202 * x + 9.31

Enter input X for prediction (Press CTRL+C to exit) : 151.5

At X = 151.5, y =  39.98974927911285

Enter input X for prediction (Press CTRL+C to exit) :

恭喜！你刚刚在 JavaScript 中训练了第一个线性回归模型。

javascript是什么，有什么特点？

JavaScript是一种基于原型的面向对象的语言。是在网站浏览器上运行的编程语言。

主要是向使用HTML和CSS构建的网站添加，并起到实现各种页面动态效果的作用。例如，在网页上展示的轮播图样式和在咨询平台上输入的内容错误后显示的提示信息等这样的效果。另外针对商城网站里面购买商品时，使用购物车和费用估算也需要用到JavaScript。所以即使它不怎么明显，但依然是编码人员经常会用到的一种语言。

  同时，因为JavaScript是脚本语言，而脚本语言又是一种解释性的语言，

  所以JavaScript是逐行执行的同时也具有解释型语言的特点：不需要编译可以直接使用，由解释器来负责解释。

JavaScript的特点有哪些？

1、脚本语言。JavaScript是一种解释型的脚本语言，C、C++等语言先编译后执行，而JavaScript是在程序的运行过程中逐行进行解释。

2、基于对象。JavaScript是一种基于对象的脚本语言，它不仅可以创建对象，也能使用现有的对象。

3、简单。JavaScript语言中采用的是弱类型的变量类型，对使用的数据类型未做出严格的要求，是基于Java基本语句和控制的脚本语言，其设计简单紧凑。

4、动态性。JavaScript是一种采用事件驱动的脚本语言，它不需要经过Web服务器就可以对用户的输入做出响应。在访问一个网页时，鼠标在网页中进行鼠标点击或上下移、窗口移动等操作JavaScript都可直接对这些事件给出相应的响应。

5、跨平台性。JavaScript脚本语言不依赖于操作系统，仅需要浏览器的支持。因此一个JavaScript脚本在编写后可以带到任意机器上使用，前提上机器上的浏览器支持JavaScript脚本语言，目前JavaScript已被大多数的浏览器所支持。

6、单线程与异步处理共存

  单线程程序的执行顺序是从上到下依次执行，一个程序中只可以执行一个程序。而异步处理不用阻塞当前线程来等待处理完成，而是允许后续操作，直至其它线程将处理完成。二者看起来相互矛盾，不能够同时存在，可是JavaScript以一种巧妙地方式用单线程实现了异步处理的效果。

如何通过JavaScript获得客户端机器的计算机名

可以利用一些跨权限的浏览器漏洞 通过JS提交 不提供具体方法 只提供思路 1 VBSCRIPT中有一些函数能在客户端获得机器的信息 获得后存储在客户端的一个HIDDEN域中 2 用JS的XMLHTTP组件提交数据到服务器 用一个PHP接收 并保存