JavaScript环境下的多功能机器学习工具集
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JavaScript环境下的多功能机器学习工具集
ml.js库提供了一系列JavaScript环境下的机器学习工具，厂房保洁13825404095覆盖无监督学习、监督学习、神经网络、回归、优化、数学运算和数据处理等功能。用户可轻松在浏览器中引用并使用这些工具，每个模块都附有详细的链接说明，便于开发者快速找到和使用所需功能。
ml.js机器学习JavaScript库npmGithub开源项目
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项目介绍 - ml.js：JavaScript中的机器学习工具 介绍
ml.js 是一个 JavaScript 的机器学习工具库，由 mljs 组织开发和维护。这个库主要为浏览器使用而开发，尽管它也可以在 Node.js 项目中使用。对于 Node.js 用户，建议直接添加所需的库，因为这些库通常在 npm 上更新更频繁。库中的所有 npm 包均以 ml- 开头，方便查找（例如，ml-matrix）。
要在网页中包含 ml.js 库，可以通过以下方式引入：
<scriptsrc="https://www.lactame.com/lib/ml/6.0.0/ml.min.js"></script>
引入后，全局变量 ML 即可用。这个包使用 UMD 格式发布。
包含的库列表 无监督学习主成分分析 (PCA)：ML.PCA
层次聚类：ML.HClust
K 均值聚类：ML.KMeans
监督学习朴素贝叶斯分类器：ML.NaiveBayes
K 近邻算法 (KNN)：ML.KNN
偏最小二乘回归 (PLS)：ML.PLS
K-OPLS：ML.KOPLS
交叉验证：ML.CrossValidation
混淆矩阵：ML.ConfusionMatrix
决策树分类器：ML.DecisionTreeClassifier
随机森林分类器：ML.RandomForestClassifier
人工神经网络 (ANN)前馈神经网络：ML.FNN
自组织映射/科赫网络：ML.SOM
回归简单线性回归：ML.SimpleLinearRegression
多项式回归：ML.PolynomialRegression
多变量线性回归：ML.MultivariateLinearRegression
幂回归：ML.PowerRegression
指数回归：ML.ExponentialRegression
Theil-Sen 回归：ML.TheilSenRegression
Robust 多项式回归：ML.RobustPolynomialRegression
决策树回归：ML.DecisionTreeRegression
随机森林回归：ML.RandomForestRegression
优化Levenberg-Marquardt 算法：ML.levenbergMarquardt
快速组合非负最小二乘法：ML.FCNNLS
数学矩阵类：ML.Matrix
奇异值分解 (SVD)：ML.SVD
特征值分解 (EVD)：ML.EVD
切列斯基分解：ML.CholeskyDecomposition
LU 分解：ML.LuDecomposition
QR 分解：ML.QrDecomposition
稀疏矩阵：ML.SparseMatrix
核函数：ML.Kernel
距离函数：ML.Distance
相似度函数：ML.Similarity
距离矩阵：ML.distanceMatrix
XORShift-add 随机数生成器：ML.XSadd
非负广义形态分量分析：ML.nGMCA
数组操作在 ML.Array 和 ML.ArrayXY 中，有多种数组处理功能，如最小值、最大值、平均值、标准差等计算，排序和合并点集，确保 x 值唯一，以及加权合并等操作。
统计性能（ROC 曲线）：ML.Performance
数据处理主成分分析 (PCA)：ML.PCA
Savitzky-Golay 滤波器：ML.savitzkyGolay
全局光谱解卷积 (GSD)：ML.GSD
工具位数组操作：ML.BitArray
哈希表：ML.HashTable
填充数组：ML.padArray
二分查找：ML.binarySearch
数字比较函数用于排序：ML.numSort
随机数生成：ML.Random
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