如果你是一位想要深入机器学习的 javascript 程序员或想成为一位使用 javascript 的机器学习专家，那么这些开源框架也许会吸引你。
开源工具的涌现使得开发者能够更加轻松地开发应用，这一点使机器学习领域本身获得了极大增长。（例如，andreybu，他来自德国，在机器学习领域拥有五年以上的经验，他一直在使用各种各样的开源框架来创造富有魅力的机器学习项目。）
虽然 python 是绝大多数的机器学习框架所采用的语言，但是 javascript 也并没有被抛下。javascript 开发者可以在浏览器中使用各种框架来训练和部署机器学习模型。
1、tensorflow.js
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。
2、machine learning tools
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。
3、keras.js
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)。
4、brain.js
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。
5、synaptic.js
synaptic 可以运行在浏览器和 nodejs 服务器端的神经网络库，你能够用它训练一层甚至是二层神经网络结构。该库包括一些内置的体系结构，如多层感知机（mlp）、长短时记忆网络、液体状态机和能够训练真实网络的训练器。
6、compromise
基本上是nlp自然语言处理库 - 前端 java 实现的首选，这个库加上自己的资料库压缩成min.js后文件大小可达到300k以下，这样运行在浏览器和 nodejs 服务器端都问题不大，具体可以做的东西是训练自定义语义库：划分出分词，获取句子的各个词性，可以把句子变积极消极、分词等.
7、stdlib
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。
如果你是一个 javascript 开发者，并且打算深入研究令人兴奋的机器学习世界，或者说，你是一个机器学习方面的专家，打算开始尝试使用 javascript ，那么上述的开源框架会激起您的兴趣。
总结
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