JavaScript 中的机器学习
传统上，机器学习应用程序使用 R 或 Python。
但 JavaScript 作为机器学习语言有着美好的未来：
- JavaScript 广为人知。所有开发人员都可以使用它。
- 安全性是内置的。JavaScript 无法访问您的文件。
- JavaScript 比 Python 更快。
- JavaScript 可以使用硬件加速。
- JavaScript 在浏览器中运行
JavaScript 非常适合机器学习
机器学习可能需要大量数学知识。神经网络的本质是技术性很强的，而与之相关的专业术语往往会吓跑人们。
这时 JavaScript 就可以提供帮助，它通过易于理解的软件简化创建和训练神经网络的过程。
借助新的机器学习库，JavaScript 开发人员可以将机器学习和人工智能添加到 Web 应用程序中。
WebGL 接口
WebGL 是一种用于在任何浏览器中渲染二维和三维图形的 JavaScript API。
WebGL 可以在任何 PC 上的集成和独立显卡上运行。
WebGL 将 3D 图形引入 Web 浏览器。主要浏览器供应商 Apple (Safari)、Google (Chrome)、Microsoft (Edge) 和 Mozilla (Firefox) 都是 WebGL 工作组的成员。
JavaScript 机器学习库
机器学习 在里面浏览器 方法：
- JavaScript 中的机器学习
- Web 机器学习
- 适合所有人的机器学习
- 更多平台上的机器学习
优点：
- 易于使用。无需安装。
- 强大的图形功能。浏览器支持 WebGL。
- 更好的隐私。数据可以保留在客户端上。
- 更多平台。JavaScript 可在移动设备上运行。
Math.js
Math.js 是 JavaScript 和 Node.js 的广泛数学库。
Math.js 功能强大且易于使用。它带有大量内置函数、灵活的表达式解析器以及用于处理多种数据类型（如数字、大数、复数、分数、单位、数组和矩阵）的解决方案。
Brain.js
Brain.js 是一个 JavaScript 库，它隐藏了数学的复杂性，使人们更容易理解神经网络。
Brain.js 使用起来很简单。您无需详细了解神经网络即可使用 Brain.js。
Brain.js 提供了多种神经网络实现，因为可以训练不同的神经网络来做好不同的事情。
ml5.js
ml5.js 正在尝试让更广泛的受众能够接触到机器学习。
ml5 团队正在致力于以更友好的方式包装机器学习功能。
下面的例子仅使用 三条线 对图像进行分类的代码：
<img id="image" src="pic1.jpg" width="100%">
<script>
const 分类器 = ml5.imageClassifier（'MobileNet'）;
分类器.分类（document.getElementById（"图像"，gotResult））；
函数 gotResult (错误，结果) { ... }
</script>
亲自尝试 »
尝试用“pic2.jpg”和“pic3.jpg”替换“pic1.jpg”。
TensorFlow
TensorFlow 游乐场 是用以下语言编写的 Web 应用程序d3.js.
借助 TensorFlow Playground，您可以了解 神经网络 （NN）没有数学。
在你自己的 网页浏览器 您可以创建一个神经网络并查看结果。
TensorFlow.js 以前被称为 Tf.js 和 Deeplearn.js。
在浏览器中绘图
以下是用于机器学习图表和其他 HTML 图表的一些 JavaScript 库的列表：
绘制方程式
绘制值
机器学习语言
编程语言 卷入到机器学习 人工智能是：
- 语言ISP
- R
- Python
- C++
- Java
- JavaScript
- SQL
语言ISP
语言ISP 是世界上第二古老的编程语言（1958 年），比 Fortran（1957 年）年轻一年。
期限 人工智能 由约翰·麦卡锡 谁发明了 LISP。
LISP 建立在以下理论之上： 递归函数 （自我修改函数），这非常适合机器学习程序，其中“自学习”是程序的重要组成部分。
R 语言
R 是一种编程语言显卡 和统计 计算。
R 的支持 R 统计计算基础.
R 提供了一系列统计和图形技术，可用于：
- 线性建模
- 非线性建模
- 统计检验
- 时间序列分析
- 分类
- 聚类
Python
Python 是一种通用编码语言。它可用于所有类型的编程和软件开发。
Python 通常用于服务器开发，例如为 Web 服务器构建 Web 应用程序。
Python 通常还用于 数据科学.
使用 Python 的一个优点是它附带一些非常合适的库：
- NumPy（处理数组的库）
- SciPy（统计科学库）
- Matplotlib（图形绘图库）
- NLTK（自然语言工具包）
- TensorFlow（机器学习）
C++
C++ 拥有头衔：“世界上最快的编程语言".
由于速度快，C++ 是编写计算机游戏程序的首选语言。
它提供更快的执行速度和更短的响应时间，适用于搜索引擎和计算机游戏开发。
Google 在人工智能和机器学习程序中使用 C++ 进行 SEO（搜索引擎优化）。
鲨鱼 是一个超快的 C++ 库，支持监督学习算法、线性回归、神经网络和聚类。
多层封装 也是一个用于 C++ 的超快机器学习库。
Java
Java 是另一种通用编码语言，可用于所有类型的软件开发。
对于机器学习，Java 主要用于创建算法和神经网络。
SQL
SQL （结构化查询语言）是最流行的数据管理语言。
了解 SQL 数据库、表和查询有助于数据科学家处理数据。
SQL 非常方便地存储、操作和检索数据库中的数据。
最流行的编程语言（2014 - 2022）
轶事
— 可以识别人脸的程序叫什么名字？
- 我不知道！
- Facebook！
