TensorFlow with Javascript

使用JS對後續平台資料進行分析，目前有線性回歸、多類別判斷

Getting Started

這個專案目前尚無模組化設計，尚未支援資料預處理功能，先將整理好的資料放到 data 資料夾即可

Data - load-csv

有以下參數需要設定：

• dataColumns: 接收陣列選定給定之特徵欄位 Ex => ['aa', 'bb']
• labelColumns: 接收陣列(只能選定一欄)選定給定之標籤欄位 Ex => ['cc']
• shuffle: 是否需要隨機抽取資料
• splitTest: 測試資料集大小
• converters: 接收函式轉換欄位內容 Ex => true,false 轉換成 0,1

Learning

學習參數包含

• learningRate: 學習速率 模型會自動調整
• iterations: 迭代次數 要跑幾次所有資料集，可以理解為 Epoch
• batchSize: 批次大小 需要幾次跑完一次所有資料集，這個需要透過輸出的 png 進行修改

Predict

依據特徵欄位之順序給定陣列即可

Prerequisites

若使用 Windows 平台，需要預先安裝 Python2.x 版本編譯 TensorFlow 推薦使用Windows Ubuntu 子系統(一樣要先安裝 Python)

# 確認 Python 版本
$ which python # /usr/bin/python
$ python --version # Python 2.7.X
$ pwd # 確認路徑沒有空格

$ git clone https://github.com/PSheon/tensorflow-kits.git
$ cd tensorflow-kits

安裝專案

$ yarn

# 將個資料夾 index.js 參數設定好後執行即可看結果
# 例如我想跑多類別預測
$ node multinominal-regression/index.js

TODO :

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• 增加CNN、神經網路、深度網路模型
• 將 激活函數改成 ReLu 函數