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JavaScript机器学习路线，JavaScript作为实现语言以Tensorflow.js作为主要框架，学习掌握神经网络和机器学习的理论知识，能够开发项目。
关于JavaScript学习框架有很多，例如：DeepLearn.js，PropelJS，ML-JS，ConvNetJS，KeraJS，STDLib，Limdu.js和Brain.js。学习的主要目标，使用JavaScript的机器学习开发者，会经常寻找可用于不同机器学习算法来训练机器学习模型的JS框架。
一起来看下JavaScript机器学习路线：
1、机器学习与神经网络
2、Tensorflow.js核心框架，
3、线性回归，神经网络模型，神经元为机器学习的起点
4、归一化
5、逻辑回归
6、 多层神经网络
7、多分类，学习使用softmax 和交叉熵两个算法来让神经网络进行多分类
8、 欠拟合与过拟合
9、使用卷积神经网络（CNN）识别手写数字
10、使用预训练模型进行图片分类
11、基于迁移学习的图像分类器：商标识别
12、使用预训练模型进行语音识别，在浏览器里进行语音识别。
13、基于迁移学习的语音识别器：声控轮播图
14、Python 与 JavaScript 模型互转
学习过程中把 Python 模型转为 JS 模型，部署到浏览器。对 JS 模型进行分片、压缩、加速等各种优化转换等知识点，学习目标学会使用tensorflow.js创建机器学习模型。
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