JavaScript 机器学习 2025-4
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英文原版字幕及课程代码：https://wwoa.lanzoue.com/iySKo2tgejqh

通过动手项目，使用 Javascript 和 TensorflowJS 从头开始掌握机器学习。

如果您在这里，您已经知道真相：机器学习是万物的未来。

在未来几年，世界上不会有任何一个行业不受机器学习的影响。这是一股变革性的力量，您可以选择现在就理解它，也可以错过一波令人难以置信的变化。您可能已经每天多次使用依赖于机器学习技术的应用程序。那么，为什么还要被蒙在鼓里呢？

已经有许多关于机器学习的课程。我构建这门课程是为了成为该主题的最佳介绍。没有一个主题是不被触及的，我们从不让任何区域处于黑暗中。如果您参加本课程，您将准备好进入并理解机器学习领域的任何子学科。

一个常见问题 - 为什么是 Javascript？我以为 ML 就是 Python 和 R 的？

答案很简单 - 使用 JavaScript 的 ML 比使用 Python 更容易学习。尽管 Python 非常受欢迎，但它是一种“富有表现力”的语言，它是一个代码词，意思是“一种令人困惑的语言”。一行 Python 可以包含大量的功能;当您理解语言和主题时，这很好，但当您尝试学习一个全新的主题时，这就不那么好了。

除了 Javascript 使 ML 更易于理解之外，它还为您可以构建的应用程序开辟了新的视野。您可以构建单页应用程序，甚至是运行有趣算法的浏览器扩展，而不是局限于在服务器上部署 Python 代码以运行 ML 代码，这可以让您开发一个全新的用例！

这门课程是侧重于算法、数学还是 Tensorflow，或者其他什么?!?!

老实说 - 绝大多数在线可用的 ML 课程都围绕着令人困惑的话题跳舞。他们鼓励您使用预构建的算法和函数来为您完成所有繁重的工作。虽然这可以让你快速成功，但最终会阻碍你理解 ML 的能力。只有了解底层算法，你才能了解如何应用 ML 技术。

这就是本课程的目标 - 我希望您了解最常见的 ML 算法中使用的确切数学和编程技术。一旦你有了这些知识，你就可以轻松地动态地学习新的算法，并构建比其他只了解如何将数据交给神奇库的工程师更有趣的项目和应用程序。

没有数学背景？没关系！我特别注意确保没有讲座在没有适当介绍正在发生的事情的情况下深入到“数学”主题。

您将学到的内容的简短列表：

高级内存分析，可增强算法的性能

构建由强大的 Tensorflow JS 库提供支持的应用程序

开发在浏览器中或使用 Node JS 运行的程序

编写干净、易于理解的 ML 代码，没有单名变量或令人困惑的函数

学习线性代数的基础知识，以便您可以使用基于矩阵的运算显著加快代码速度。（别担心，我会让数学变得简单！

了解如何调整常见算法以适应您的独特用例

使用自定义构建的绘图库绘制分析结果

了解可应用于任何类型的 Javascript 代码的性能增强策略

浏览器和 Node JS 环境中的数据加载技术