分享 | 10 个基于 JavaScript 的机器学习库

1. TensorFlow.js

TensorFlow.js 是 Google 发布的一个开源的机器学习 JavaScript 库，可用于不同的目的，例如在浏览器中训练神经网络，理解 ML 模型，用于教育目的等。你可以在推理模式中运行预先训练的模型。可以在 TypeScript （ ES6 JavaScript ）或 ES5 JavaScript 中编写代码。通过在 HTML 文件的 head 标签中包含以下代码并编写用于构建模型的 JS 程序，可以实现快速入门。

GitHub 地址:

https://github.com/tensorflow/tfjs-core

2. Brain

Brain 是一个可以让你轻松创建神经网络的库，然后你可以通过输入 / 输出数据对神经网络进行训练。虽然它可以通过 CDN 浏览器版本直接在 Web 页面中加载，但由于训练会占用大量资源，所以最好是在 Node.js 环境下进行。

GitHub 地址：

https://github.com/BrainJS/brain.js

3. ConvNetJS

ConvNetJS 是一个 JavaScript 库，完全用于在浏览器中深度学习模型训练（神经网络），这个库也可以用在 NodeJS app 中。可以从 ConvNetJS 简化库中获取 ConvNetJS 的简化版本入门。

GitHub 地址：

https://github.com/karpathy/convnetjs

4. Deep Playground

是一个用于教育目的的 Web 应用程序，你可以在上面把玩神经网络并且探索其各种组件。它有一个很好的 UI 界面，允许您控制输入数据、神经元数量、使用哪种算法以及想要在最终结果中反映的各种其他指标。

GitHub 地址：

https://github.com/tensorflow/playground

5. STDLib

STDLib 是一个 JavaScript 库，可用于构建高级统计模型和机器学习库。它也可以用于数据可视化和探索性数据分析的绘图和图形功能。

下载地址：

https://stdlib.io/

6. NeuroJS

这是一个基于增强学习来建立人工智能系统的框架。可悲的是，它做为开源项目并没有适当的文档，不过有一个 Demo，是一个自动驾驶实验，对构成神经网络的不同部分进行了很好的描述。这个库是纯 JavaScript 的，使用了像 Webpack 和 Babel 这样的现代工具。

GitHub 地址：

https://github.com/janhuenermann/neurojs

7. Synaptic

Synaptic 是一个与架构无关的 Node.js 和浏览器库，它有可能是这个列表中最活跃的项目，允许开发人员构建出他们想要的任何类型的神经网络。它内置了几种架构，可以用来对不同的机器学习算法进行快速的测试和比较。它还拥有一个很好的对神经网络的书面介绍、一些实例演示，以及其他一些用来揭示机器学习如何工作的很棒的教程。

GitHub 地址：

https://github.com/cazala/synaptic

8. Limdu.js

Limdu.js 是 Node.js 的机器学习框架。它支持以下一些内容：

二元分类

多标签分类

特征工程

SVM

GitHub 地址：

https://github.com/erelsgl/limdu

9. machine_learning

这是另外一个能让我们 JavaScript 来设置和训练神经网络的库。在 Node.js 和客户端中，它都非常容易进行安装，并且具有非常干净的 API，对于所有具备熟练技能级别的开发人员来说都是很合适的。该库提供了许多实现了流行算法的示例，以帮助你了解核心的机器学习原理。

GitHub 地址：

https://github.com/junku901/machine_learning

10. Thing Translator

Demo 体验

Thing Translator 是一项 Web 实验，可以让你的手机识别出现实生活中的物体对象，并用不同的语言对它们进行命名。该应用程序完全基于 Web 技术，并利用了 Google 的两个机器学习 API —— Cloud Vision 来进行图像识别而 Translate API 则进行自然语言的翻译。

GitHub 地址：

https://github.com/dmotz/thing-translator