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：https://github.com/abhisheksoni27/machine-learning-with-js
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：http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Advertising.csv
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.***t 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***个线性回归模型。（PS. 你注意到速度了吗？）
