笔者在上一篇文章中介绍了TensorFlow.js中的基本概念，以及机器学习的数学基础，线性代数的基本知识。在这一遍文章里，我们来看一看如何利用TensorFlow.js来构建数学模型，以及进行学习的基本过程。
学习的过程基本如下：
- 准备训练数据
- 构建一个模型
- 利用训练数据和模型，进行迭代的学习
- 模型训练完毕，用这个模型对新的数据进行预测（这里我们先略过对模型的验证部分）
好了，我们以最简单的线性回归为例子，看看这个过程。
准备数据
如上图所示，我在二维坐标系中生成了7个点，让它们在我假想的某条直线附近。我以这几个点作为我的训练数据。
训练数据的初始化代码如下，这里tx是所有点数据的x坐标，ty是所有点数据的坐标。
const train_x = tf.tensor1d(tx);
const train_y = tf.tensor1d(ty);模型选择
所有的模型都是错的，有的模型更好。
所谓的模型，也就是一个函数f，对应于某个输入数据，计算出某些输出数据。模型可以复杂，可以简单。简单的模型不一定不好，负责的模型也不一定好。
我们用线性模型举例，数学上就是假定 Y = wX + b
在这个模型中，有两个参数需要确定，w和b。
模型既然是个函数，那么它的代码也就很容易理解了：
const f = x => w.mul(x).add(b);当然你也可以这样写：
const f = function(x){
return w.mul(x).add(b);
}
}迭代学习
学习的过程我们称作训练，训练通常是一个迭代的过程，这个过程中，通常需要这几样东西：
- 一个损失函数（loss function），损失函数定义了模型是不是足够好，通常loss越小越好。
- 一个优化器 （optimizer），优化器通过某种算法来决定如何改变参数的值，使得损失函数最小化。
- 迭代循环， 通过循环 -> 调用优化器，得到新的参数，计算损失, 最终当损失足够小时，可以认为训练结束了。
训练代码如下：
初始化参数，这里使用随机数来作为参数的初始值。（注意，初始参数并不总是随机选择的。）
const w = tf.variable(tf.scalar(Math.random()));
const b = tf.variable(tf.scalar(Math.random())); 初始化学习参数，
- numIterations是迭代的次数，一般次数越多，模型的拟合就越好，但是就需要花费越多的计算
- learningRate是学习率，这个值越大，学的速度就越快，但是也会更加容易错过极值点。
const numIterations = 200;
const learningRate = 1;选择一个优化器，这里我选择了adam。TensorFlow.js提供了多种优化器，例如sgd，momentum等等，大家可以根据自己的需要来选择。
const optimizer = tf.train.adam(learningRate);对于损失函数，我们采用的是均方差
const loss = (pred, label) => pred.sub(label).square().mean();或者可以写作：
function loss(predictions, labels) {
const meanSquareError = predictions.sub(labels).square().mean();
return meanSquareError;
}然后就是训练的过程啦：
for (let iter = 0; iter < numIterations; iter++) {
optimizer.minimize(() => {
const loss_var = loss(f(train_x), train_y);
loss_var.print();
return loss_var;
})
}在训练过程中，我们调用tensor的print()方法打印出损失的值，看看训练过程是不是收敛。当选择的模型，参数，优化器不合适的时候，有可能训练过程并不收敛。
训练的结果我们就等到了w和b的值。也就是确定了直线的斜率和截距。
大家可以尝试我的演示代码
我们可以看到学习过程中是如何慢慢收敛到最后的结果的直线。
总结
本文描述了一个使用tensoflow.js来进行最简单的线性回归模型的学习的过程。希望大家可以通过这个简单的例子了解机器学习的基本思路。