JavaScript中的机器学习入门：使用TensorFlow.js的初学者指南
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内容提要
机器学习正在快速改变软件开发。虽然Python曾是主导语言，但TensorFlow.js的兴起让JavaScript开发者也能用熟悉的语法进行机器学习。TensorFlow.js是一个开源库，支持在浏览器和Node.js中定义、训练和运行模型，具有实时训练、跨平台和硬件加速的优点。本文介绍了如何用TensorFlow.js创建和训练简单的神经网络，并在浏览器中运行。
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关键要点
- 机器学习正在快速改变软件开发，Python曾是主导语言。
- TensorFlow.js的兴起使JavaScript开发者能够使用熟悉的语法进行机器学习。
- TensorFlow.js是一个开源库，支持在浏览器和Node.js中定义、训练和运行模型。
- TensorFlow.js的优点包括实时训练、跨平台和硬件加速。
- 安装TensorFlow.js可以通过<script>标签或npm进行。
- 创建简单的神经网络模型以预测线性函数y = 2x - 1。
- 模型由一个密集层组成，使用随机梯度下降（SGD）优化器和均方误差损失函数。
- 训练数据以张量形式存储，生成输入和输出数据。
- 模型训练500个周期后，可以使用模型进行预测。
- 在浏览器中运行模型需要包含TensorFlow.js库和JavaScript代码的HTML文件。
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