深度学习之JavaScript

机器学习就是从数据中学习。但到底学到了什么？答案是：一种有效转换数据的方法，换句话说，如何将数据的旧表示形式更改为新表示形式，从而使我们能够解决手头的问题。

为什么是 JavaScript？

靠近客户

推理延迟低（计算延迟与网络延迟）

数据隐私好

即时GPU加速

降低服务端压力

即时访问（浏览器是目前兼容性最好，分发最快的平台，具有天生的数据可视化能力）

node.js

由于安全与性能的限制web浏览器下对js而言是资源受限的

node.js 是js有了训练大型模型的能力

为什选择 TensorFlow.js

与Python 框架的 TensorFlow 一致和兼容

十分全面

方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。

方差是衡量源数据和期望值相差的度量值