JavaScript能做机器学习。通过TensorFlow.js，可在浏览器或Node.js中构建模型，如用张量处理数据、训练线性回归模型，结合MobileNet实现图像分类，并适用于教育演示、用户行为预测等轻量级实时交互场景。
JavaScript也能做机器学习？当然可以。随着TensorFlow.js的出现，开发者可以直接在浏览器或Node.js环境中训练和部署机器学习模型。这不仅让AI更贴近前端用户，还支持实时推理、交互式可视化，非常适合教育、原型开发和轻量级应用。
1. 环境准备与TensorFlow.js入门
开始前，先引入TensorFlow.js。你可以通过CDN快速在网页中使用：
或者在Node.js项目中安装：
npm install @tensorflow/tfjs
导入后就可以创建张量（tensor）和构建模型了。比如创建一个简单的二维张量：
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const x = tf.tensor2d([[1, 2], [3, 4]]);x.print();
2. 构建并训练模型：以线性回归为例
假设我们有一组数据，想拟合一条直线 y = wx + b。用TensorFlow.js可以这样实现：
准备数据：
const xs = tf.tensor1d([1, 2, 3, 4, 5]);const ys = tf.tensor1d([1.9, 4.1, 6.0, 8.2, 9.8]); // 约等于 2x
定义模型：
const model = tf.sequential();model.add(tf.layers.dense({ units: 1, inputShape: [1] }));
编译并训练：
model.compile({ optimizer: ‘sgd’, loss: ‘meanSquaredError’ });await model.fit(xs, ys, { epochs: 100 });
训练完成后，可以用 model.predict() 预测新值：
model.predict(tf.tensor1d([6])).print(); // 应接近12
3. 浏览器中的实时交互：图像分类示例
利用预训练模型MobileNet，可以在浏览器中实现图像分类。
加载模型：
const model = await tf.loadLayersModel(‘https://storage.googleapis.com/tfjs-models/tfjs/mobilenet_v1_0.25_224/model.json’);
获取图像并预处理：
const img = document.getElementById(‘myImage’);const tensor = tf.browser.fromPixels(img) .resizeNearestNeighbor([224, 224]) .toFloat() .expandDims();
进行预测：
const prediction = await model.predict(tensor).data();const top5 = Array.from(prediction).map((prob, i) => ({ prob, i })) .sort((a, b) => b.prob – a.prob).slice(0, 5);console.log(top5);
4. 实际应用场景建议
JavaScript机器学习适合这些场景：
教育演示：学生可直接在网页上看到模型训练过程。用户行为预测：根据用户操作实时推荐内容。表单智能填充：基于历史输入自动补全。边缘计算：不上传数据，在本地完成推理，保护隐私。
虽然JavaScript不适合大规模训练，但用于推理、轻量模型和交互体验非常合适。基本上就这些。
以上就是JavaScript机器学习实践的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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