在前端开发中，机器学习的应用越来越普遍。但是对于很多前端工程师来说，机器学习相关的知识并不充足，因此需要一些简单易用的 npm 包来提高开发效率。
本文将介绍一个 npm 包，它的名称是 supervised-learning，它可以帮助前端工程师快速制作机器学习模型。
安装
你可以使用 npm 命令来安装 supervised-learning 包：
npm install supervised-learning
如果你更喜欢使用 yarn，也可以使用以下命令：
yarn add supervised-learning
安装完成之后，你就可以开始使用了。
示例
下面是一个简单的示例，用 supervised-learning 训练一个线性回归模型来预测房价：
-- -------------------- ---- ------- ----- - ------------------ - - ------------------------------- ----- ---- - - ------ -------- ------ -------- ------ -------- ------ -------- ------ -------- ------ -------- ------ -------- ------ -------- ------ -------- ------ ------- -- ----- ------- - - -- -------- ------ -------- -- ----- ------------------ - --- ------------------------ --------- -- ----------- --------------------------- -- ---- ------------------------------------------------ -- - ----------------- -
在上面的代码中，首先定义了一个二维数组 data，每个数组元素对应一个输入/输出对。然后定义了一个 options 对象，它包含一个 model 字段，指定了使用线性回归模型。接着使用 SupervisedLearning 类初始化 supervisedLearning 实例，并将 data 和 options 对象传递给它。最后，调用 supervisedLearning 的 train 方法来训练模型，并使用 predict 方法预测一个输入值对应的输出值。
模型选择
在 supervised-learning 中，支持以下几种模型：
- linear：线性回归
- logistic：逻辑回归
- knn：k 最近邻
- kmeans：k 均值聚类
你可以通过在 options 对象中设置 model 字段来选择一个合适的模型。例如：
const options = {
model: "linear"
};数据格式
在 supervised-learning 中，数据格式应该是一个二维数组，每一行对应一个输入/输出对，例如：
-- -------------------- ---- ------- ----- ---- - - ------ -------- ------ -------- ------ -------- ------ -------- ------ -------- ------ -------- ------ -------- ------ -------- ------ -------- ------ ------- --
结束语
本文介绍了 supervised-learning npm 包的使用方法以及一些注意事项。通过学习，你可以很快地制作一个简单的机器学习模型，并处理一些常见的任务。当然，如果你需要处理复杂的任务，还需要深入学习相关技术水平。
来源：JavaScript中文网 ，转载请注明来源 https://www.javascriptcn.com/post/60055d1581e8991b448daab2