发布时间:2023-07-15编辑:佚名阅读(9674)
首先通过一个小示例来体验一下js机器学习库brain.js,我们让brain.js读取数据模型(体重和身高),学习如何鉴别是大人还是小孩。可以标签来作为分类的依据进行分类。
1. 使用 npm init 创建一个项目
2. 需要先安装Python,然后安装node-gyp模块,再安装brain.js模块(注意这里是brain.js而不是brain,大家容易忽略 js 后缀)。
npm install brain.js
后面发现还有更简单的安装方法,安装完Python后直接全局安装brain.js模块,自动添加依赖。
npm install -gd brain.js
3. 接下来创建一个 app.js 。内容如下。
const brain = require('brain.js'); //实例化神经网络 const network = new brain.NeuralNetwork(); //通过数据进行训练network network.train(); //看出训练效果 const result = network.run();
是不是很简单。train方法接受数组作为参数,数组中每个对象都有一个input属性和一个output属性,input中放用于决策的数据模型,output中放置对应数据模型的结果,brain.js通过学习这些数据,可以推测出某个数据模型的结果的概率。
const network = new brain.NeuralNetwork(); //通过数据进行训练network network.train([ {input:, output:} ]); //看出训练效果 const result = network.run();
看一下面数据input[体重,身高],这里用身高和体重作为标签。output[1 表示成人,0 表示儿童]
然后通过喂数据来进行学习,经过一段学习后。我们用测试数据[65,172],检测一下训练的结果吧。看看这个数据的结果是儿童还是成人。
const brain = require('brain.js'); //实例化神经网络 const network = new brain.NeuralNetwork(); //通过数据进行训练network network.train([ {input: [60, 172], output: [1]}, {input: [80, 175], output: [1]}, {input: [30, 120], output: [0]}, {input: [65, 170], output: [1]}, {input: [40, 130], output: [0]} ]); //看出训练效果 const result = network.run([65,172]); console.log(result);
从结果来看数据显示可能是成人的可能性较大。
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