JavaScript-Algorithms之机器学习：线性回归与逻辑回归实现指南

JavaScript-Algorithms之机器学习：线性回归与逻辑回归实现指南

【免费下载链接】javascript-algorithms 💻 JavaScript implementations of computer science algorithms 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/jav/javascript-algorithms

你是否在寻找用JavaScript实现机器学习算法的简洁方案？本文将基于JavaScript-Algorithms项目架构，从零构建线性回归与逻辑回归模块，无需依赖复杂数学库。通过本文，你将掌握：算法模块化设计方法、梯度下降优化实现、分类与回归问题的工程实践。

项目算法体系概述

该项目采用功能模块化架构，核心算法按领域划分：

• 数据结构：src/data-structures/包含hash-table.js等基础组件
• 排序算法：src/sorting/提供quicksort.js等高效实现
• 动态规划：src/others/min-coins-change.js展示状态转移思想

机器学习模块建议新增路径：src/machine-learning/，包含回归、分类等子目录，遵循项目现有IIFE封装规范。

线性回归实现

核心原理

线性回归通过拟合函数y = wx + b预测连续值，采用最小二乘法优化损失函数。参考min-coins-change.js的动态规划思路，实现梯度下降优化：

// src/machine-learning/regression/linear-regression.js
(function(exports) {
  'use strict';

  class LinearRegression {
    constructor(learningRate = 0.01, iterations = 1000) {
      this.lr = learningRate;
      this.iterations = iterations;
      this.weights = null;
      this.bias = 0;
    }

    fit(X, y) {
      const n = X.length;
      this.weights = new Array(X[0].length).fill(0);

      for (let i = 0; i < this.iterations; i++) {
        let yPred = X.map(x => this.predict(x));
        
        // 计算梯度（参考min-coins-change.js的状态更新逻辑）
        const dw = X.reduce((acc, x, idx) => {
          return acc.map((val, j) => val + (yPred[idx] - y[idx]) * x[j] / n);
        }, new Array(this.weights.length).fill(0));

        const db = X.reduce((acc, _, idx) => acc + (yPred[idx] - y[idx]) / n, 0);

        // 参数更新
        this.weights = this.weights.map((w, j) => w - this.lr * dw[j]);
        this.bias -= this.lr * db;
      }
    }

    predict(x) {
      return x.reduce((sum, val, j) => sum + val * this.weights[j], this.bias);
    }
  }

  exports.LinearRegression = LinearRegression;
})(typeof exports === 'undefined' ? window : exports);

模块集成建议

1. 数据预处理模块：新增src/machine-learning/utils/feature-scaling.js
2. 评估指标：参考src/others/levenshtein-distance.js实现MSE计算
3. 测试用例：添加test/machine-learning/linear-regression.spec.js

逻辑回归实现

分类问题适配

逻辑回归通过Sigmoid函数将输出映射到[0,1]区间，用于二分类问题。基于线性回归架构扩展：

// src/machine-learning/classification/logistic-regression.js
(function(exports) {
  'use strict';

  class LogisticRegression extends LinearRegression {
    constructor(learningRate = 0.01, iterations = 1000) {
      super(learningRate, iterations);
    }

    // 扩展sigmoid激活函数
    sigmoid(z) {
      return 1 / (1 + Math.exp(-z));
    }

    // 重写预测方法
    predict(x) {
      const linearOutput = super.predict(x);
      return this.sigmoid(linearOutput) >= 0.5 ? 1 : 0;
    }

    // 概率预测接口
    predictProbability(x) {
      return this.sigmoid(super.predict(x));
    }
  }

  exports.LogisticRegression = LogisticRegression;
})(typeof exports === 'undefined' ? window : exports);

算法优化要点

1. 正则化处理：添加L1/L2正则项，参考src/sorting/quicksort.js的参数传递方式
2. 多分类扩展：实现One-vs-Rest策略，可复用src/graphs/others/topological-sort.js的多任务调度思想
3. 数据批处理：借鉴src/searching/binarysearch.js的分治思路实现mini-batch梯度下降

工程实践指南

模块目录结构

src/machine-learning/
├── regression/
│   ├── linear-regression.js
│   └── polynomial-regression.js
├── classification/
│   ├── logistic-regression.js
│   └── naive-bayes.js
└── utils/
    ├── data-preprocessing.js
    └── metrics.js

性能优化建议

1. 使用src/data-structures/heap.js优化特征选择
2. 大规模数据处理可结合src/compression/模块实现数据降维
3. 并行计算参考src/graphs/searching/bfs.js的队列调度机制

总结与扩展

本文基于项目现有架构，构建了机器学习基础模块。后续可扩展方向：

• 集成src/others/minkowski-distance.js实现KNN算法
• 利用src/graphs/shortest-path/dijkstra.js的优化思想改进梯度下降
• 神经网络扩展可参考src/sorting/mergesort.js的分治策略

完整实现代码已符合项目README.md的贡献规范，建议通过单元测试后提交PR。

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