浏览器端机器学习—brain.js

近两年机器学习火的一塌糊涂，智能两个字随处可见。今天分享的内容是我们如何在浏览器端实现机器学习，通过机器学习增强用户体验。

首先通过一个小示例l来体验一下 js 机器学习库 brain.js，我们让 brain.js 读取数据模型（体重和身高），学习如何鉴别是大人还是小孩。

1. 使用 npm init 创建一个项目

2. npm install brain.js --save(注意这里是 brain.js 而不是 brain)

3. 然后创建 app.js 输入下图中代码。

是不是很简单。train 方法接受数组作为参数，数组中每个对象都有一个 input 属性和一个 output 属性，input 中放用于决策的数据模型，output 中放置对应数据模型的结果，brain.js 通过学习这些数据，可以推测出某个数据模型的结果的概率。

看一些下面数据input[体重，身高] output [1 表示成人，0 表示儿童]

然后通过学习后，推测[65,172]是儿童还是成人。

我们了解如何使用 brain.js 实现浏览器端机器学习。我们就结合实际来一个实例。首先设计一下数据模型，input(r,g,b)(红，绿，蓝）输出是 dark:1 或 light:1)明暗。

然后我们用测试好的数据来喂机器学习，然后用一个我们事先已经知道 light:1 数据来让机器学习推测

效果不错吧。

正式开始，我们在项目根目录下创建 index.html 文件，还需要引入浏览器端的brain.js 效果如图，一个颜色选择器，一个蓝色为背景，白色文字的标题。

还需要做一些准备，将颜色值转为一个 的对象。

测试一下，

创建机器学习，然后提供机器学习的训练的数据，然后让机器学习读取标题背景色，然后判断背景色是明还是暗。

测试一下，当背景色为下图中颜色，看一下输出为 dark 0.9 ,推测的还是很准的。

需改适当一下代码，如图，这次此判断结果的值为 dark 或 light，然后我们通过输出的值来让文字显示为白色（dark）还是黑色（light）。

不错的库吧，很实用。