Javascript 机器学习资源汇总

翻译 Machine Learning in Javascript- A compilation of Resources .

Figure 1 Machine Learning in Javascript

写 Javascript 程序的一个好处就是你不用在本地安装任何东西，也不用搞什么服务器优化， 更不会浪费成吨的时间来搭核心架构。JS 只要一个浏览器内核就够了。正是这样，用 JS 来做机器学习的趋势在日益上涨。我们收集了一个资源列表，可能会对你用 JS 来做机器学习有所帮助。

你可以从Heather Arthur 的 这篇 Slices。这些库例子通过图像识别的例子来掩饰。

ML 的 JS 库：

• Encog’s machine learning framework in Javascript：
  Encog 已经有了 Java，.Net 和 C++ 的机器学习框架。她支持多种不同的算法，如，贝叶斯网络，隐形马尔科夫模型，支持向量机。不过最吊的还是她的神经网络算法。Encog 包含了创建各种网络和为这些网络优化和处理数据的类。Encog 有各种不同的训练方式。在多核机上多线程的表现最佳， 为了提高效率，C++ 版的Encog会把任务拿到OpenCL兼容的GPU上来处理。Encog’s machine learning in Javascript 是一个很好的学习案例。
• Deep learning with Java script：这个库可以用 JS 来搞神经网络，最初由 Andrej Karpathy (Stanford的一个PhD)写的。现在这个库由社区来维护和扩展。
• Brain.js：神经网络库。
• svmjs： SVM库。
• Forest.js：JS实现随机树。
• Numeric.js：执行复杂的数学运算。
• Node-sylvester：线性代数库。
• Lineareg.js ：线性回归分析 。
• 贝叶斯分类 ： NaturalNode/natural & harthur/classifier。
• 集群: harthur/clusterfck

Buran Kanber in Javascript 实现的一些算法：

• K最近邻： (Introduction)
• k-means 聚类 (Part 1)
• 遗传算法 (Part 1, Part 2)
• 朴素贝叶斯分类器： (Part 1: Document Classification)
• 情绪分析： (Part 1)
• 全文检索： (Part 1: Relevance Scoring)

JS ML的程序实现：

• https://github.com/rogerbraun/HNBayes - 一个Hacker 网站新闻的贝叶斯分类，这里有个实现的介绍。
• http://liuliu.me/ccv/js/nss/ - 人脸检测应用. 只需要一个图片的 URL，它就能把图片上的脸给圈出来。
• nude.js -基于一篇论文的方法用 JS 实现了裸体扫描仪， HTML Canvas 使得分析图像数据和判断是否是裸体成为了可能。
• OCR solving of Captchas 用 JS 神经网络的方法。