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机器学习（ML）TensorFlow 示例1训练机器学习（ML）TensorFlow 示例2数据
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输入数据（Input Data）

减少损失（Reduce Loss）

解释（Explained）

上述模型执行 4 个关键步骤：数据收集、数据准备、模型训练、模型评估。

在接下来的章节中，你将学习如何编写代码来实现上述示例的完整复现。学习如何获取数据、清理数据以及绘制数据图表。

你还将学习如何构建 TensorFlow 模型，并训练该模型：

可视化（使用 tfjs-vis）

tfjs-vis是 TensorFlow.js 生态中专为机器学习可视化设计的高效工具库，其轻量级特性使其成为浏览器端模型可视化的理想选择。

✅ 该库的核心优势：

1. 专业可视化套件

  • 提供丰富的机器学习专用可视化组件
  • 深度集成 TensorFlow 对象可视化功能

2. 智能化展示管理

  • 内置 Visor 可视化面板系统
  • 支持模态浏览器窗口的组织展示
  • 可灵活管理多种可视化内容

3. 强大的扩展能力

  • 无缝兼容主流可视化库（d3/Chart.js/Plotly.js）
  • 支持自定义可视化工具集成
  • 提供开放的扩展接口

该库通过高度优化的可视化管线，显著提升了模型开发过程中的数据洞察效率，是 TensorFlow.js 开发者不可或缺的视觉化分析工具。

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教程介绍
机器学习是人工智能的子领域，通过算法让计算机从数据中自动学习规律，并做出预测或决策。
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教程目录

机器学习（Machine Learning）

ML 概述 ML 与 AI ML 编程语言 ML JavaScript ML 线性图 ML 散点图 ML 感知机 ML 模式识别 ML 模型训练 ML 模型测试 ML 机器学习 ML 学习术语 ML 数据处理 ML 聚类分析 ML 线性回归 ML 深度学习 ML Brain.js

TensorFlow

TFJS 教程 TFJS 操作 TFJS 模型 TFJS Visor

TensorFlow 示例1

Ex1 概述 Ex1 数据 Ex1 模型 Ex1 训练

TensorFlow 示例2

Ex2 概述 Ex2 数据 Ex2 模型 Ex2 训练