使用 JavaScript 在浏览器中构建机器学习模型，学习使用 TensorFlow.js 和 JavaScript 在浏览器中构建机器学习模型

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机器学习是一个快速发展的领域，它允许计算机在没有明确编程的情况下学习和做出预测。机器学习的主要优势之一是它能够自动从数据中学习并随着时间的推移而改进。这使它成为广泛应用的强大工具，从图像识别和自然语言处理到欺诈检测和预测分析。

JavaScript 是一种通用的编程语言，广泛用于构建 Web 应用程序。随着 TensorFlow.js 等 JavaScript 库的出现，现在可以在浏览器中构建机器学习模型。这为 Web 开发生态系统中的机器学习开辟了新的机会，允许开发人员直接在浏览器中训练和部署模型。

在本文中，我将介绍机器学习的基础知识，并展示如何使用 TensorFlow.js 构建简单的机器学习模型。要开始，您需要对 JavaScript 和 Web 开发有基本的了解。

首先，让我们看一下机器学习的基本构建块。机器学习的三个主要组成部分是模型、数据和学习算法。

该模型是您将用于进行预测的算法。TensorFlow.js 提供各种预训练模型，例如图像识别和文本生成，您可以开箱即用。或者，您也可以使用 TensorFlow.js API 创建自己的自定义模型。

数据是您将用于训练模型的输入。在 TensorFlow.js 中，您可以从各种来源加载数据，包括本地文件和外部 API。

学习算法是模型用来从数据中学习的方法。最常见的学习算法是有监督和无监督学习。当输出已知时使用监督学习，当输出未知时使用无监督学习。TensorFlow.js 支持监督学习和非监督学习。

现在我们对机器学习的组件有了基本的了解，让我们使用 TensorFlow.js 构建一个简单的机器学习模型。对于这个例子，我们将使用 MNIST 数据集，这是一个常用于机器学习的手写数字数据集。

您可以使用下面的代码加载 MNIST 数据集并使用 TensorFlow.js 训练一个简单的模型

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