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。