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对于在浏览器里做数据处理的人来说，这个包把 mljs 生态整个塞进了一个 script 标签。加载 UMD 版本后，全局会多出一个 ML 对象，里面装着经典机器学习常用的那些算法：PCA、k-means、层次聚类、KNN、朴素贝叶斯、决策树、随机森林，还有从简单线性到 Theil-Sen 的多种回归方法。如果你不想引入重型框架，又想要一点神经网络的味道，它也提供了小型的前馈网络和自组织映射网络。每个算法还单独以 ml- 前缀的 npm 包发布，Node 用户按需安装就好。因此，它很适合做仪表盘、客户端数据探索，以及那些更看重可解释性、经典算法胜过 GPU 训练模型的化学计量学分析场景。