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如何使用JavaScript构建机器学习模型

开发机器学习模型,JavaScript 也可以。

作者:Abhishek Soni来源:机器之心|2017-07-07 14:41


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。

Linear Regression

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。

图1

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
$ yarn add 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

let regressionModel;

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?)

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【责任编辑:张子龙 TEL:(010)68476606】

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