这篇文章将为大家详细讲解有关开源机器学习JavaScript框架有哪些，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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TensorFlow.js 是一个开源库，它使你能在浏览器中完整地运行机器学习程序，它是 Deeplearn.js 的继承者，Deeplearn.js 不再更新了。TensorFlow.js 在 Deeplearn.js 功能的基础上进行了改善，使你能够充分利用浏览器，得到更加深入的机器学习经验。
通过这个开源库，你可以在浏览器中使用有各种功能的、直观的 API 来定义、训练和部署模型。除此之外，它自动提供 WebGL 和 Node.js 的支持。
如果您有了一个已经训练过的模型，你想要导入到浏览器中。TensorFlow.js 可以让你做到这一点，你也可以在不离开浏览器的情况下重新训练已有的模型。
现在有很多在浏览器中提供广泛的机器学习功能的资源型开源工具，这个机器学习工具库就是这些开源工具的集合。这个工具库为好几种机器学习算法提供支持，包括非监督式学习、监督式学习、数据处理、人工神经网络（ANN）、数学和回归。
如果你以前使用 Python，现在想找类似于 Scikit-learn 的，能在浏览器中使用 JavaScript 进行机器学习的工具，这套工具会满足你的要求。
Keras.js 是另外一个热门的开源框架，它使你能够在浏览器中运行机器学习模型，它使用 WebGL 来提供 GPU 模式的支持。如果你有使用 Node.js 的模型，你就只能在 GPU 模式下运行它。Keras.js 还为使用任意后端框架的模型训练提供支持，例如 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 。
一些 Keras 模型可以部署在客户端浏览器上，包括 Inception v3 (训练在 ImageNet 上)，50 层冗余网络(训练在 ImageNet 上)，和卷积变化自动编码器(训练在 MNIST 上)。
机器学习里的概念非常重要，它可能会使刚开始进入这个领域的人们气馁，这个领域里的学术用语和专业词汇可能会使初学者感到崩溃，而解决以上问题的能力就是 Brain.js 的优势所在。它是开源的，基于 JavaScript 的框架，简化了定义、训练和运行神经网络的流程。
如果你是一个 JavaScript 开发者，并且在机器学习领域是完全的新手，Brain.js 能减低你学习的难度曲线。它可以和 Node.js 一起使用，或者运行在客户端浏览器里来训练机器学习模型。Brain.js 支持部分类型的神经网络，包括前馈式网络、Ellman 网络，和门循环单元网络。
STDLib 是一个基于 JavaScript 和 Node.js 应用的开源库，如果您正在寻找一种在浏览器中运行，支持科学和数字化的基于 web 的机器学习应用，STDLib 能满足你的需要。
这个库能提供全面而先进的数学和统计学上的功能，来帮助你构建高性能的机器学习模型。你同样也可以使用它丰富的功能来构建应用程序和其他的库。除此之外，如果你想要一个数据可视化和探索性数据分析的框架 —— STDLib，你，值得拥有。
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