什么是 npm 包 fun-index
Fun-index 是一个机器学习的 ES6 库，提供了基于 SVM 的分类和回归算法的实现。它可以帮助前端工程师更方便地进行数据分析和机器学习的实验。
如何使用 fun-index
安装
在终端中运行以下命令来安装 fun-index：
npm install fun-index
导入
在你的代码中导入 fun-index：
import FunIndex from 'fun-index';
用法
SVM 分类
假设你有一个数据集，名为 data，其中包含了 x1 和 x2 两个特征，以及一个 label 标签。你需要对这个数据集进行分类，以便将相似的数据点分组。
下面是 SVM 分类器的使用示例：
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SVM 回归
如果你有一个数据集，其中包含一个输入变量 x 和一个输出变量 y，你可以使用 SVM 回归算法来预测 y。
下面是 SVM 回归器的使用示例：
-- -------------------- ---- ------- ----- ---- - - --- -- -- --- --- -- -- --- --- -- -- --- --- -- -- --- -- ----- --- - --- ------------------- ------------ ----- -------- - ---------- -- ------- ----- ------ - ---------- -- ----- ------------------- -------- ----- ------- - --- --- ----- ---- - ------------------------- ------------------ -- -
参数
SVM 分类
使用 new FunIndex.SVM(options) 来创建 SVM 分类器。其中，options 是一个可选的对象，包含了以下属性：
C：是一个正则化参数，它允许你控制过度配合的程度。默认值为 1。kernel：是一个核函数。目前支持的核函数有linear（线性核函数）、polynomial（多项式核函数）和rbf（径向基核函数）。默认值为linear。
SVM 回归
使用 new FunIndex.SVM(options) 来创建 SVM 回归器。其中，options 包含了以下属性：
C：是一个正则化参数，它允许你控制过度配合的程度。默认值为 1。epsilon：是一个精度参数，它允许你控制预测值与实际值之间的误差。默认值为 0.1。kernel：是一个核函数。目前支持的核函数有linear、polynomial和rbf。默认值为rbf。
指导意义
Fun-index 是一个非常实用的工具库，它为前端工程师提供了一种简单、灵活、方便的机器学习实现方式。不管你是新手还是专业人士，都可以使用它来分析数据、构建模型和进行预测。
在使用 Fun-index 的过程中，你会掌握一些机器学习的基础知识，如模型选择、特征工程和模型评估等。这将对你未来的工作和学习有所帮助，因为机器学习已经成为了一项越来越普遍的技能。
如果你想要从事机器学习相关的工作，我强烈建议你先从 fun-index 开始学习。它简单易用、性能优良，可以帮助你掌握机器学习的基本技能，为你日后的发展奠定基础。
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