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

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

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。（PS. 你注意到速度了吗？）

本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。

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