JavaScript机器学习路线如下：

1、机器学习与神经网络

2、Tensorflow.js核心框架，

3、线性回归，神经网络模型，神经元为机器学习的起点

4、归一化

5、逻辑回归

6、 多层神经网络

7、多分类，学习使用softmax 和交叉熵两个算法来让神经网络进行多分类

8、 欠拟合与过拟合

9、使用卷积神经网络(CNN)识别手写数字

10、使用预训练模型进行图片分类

11、基于迁移学习的图像分类器：商标识别

12、使用预训练模型进行语音识别，在浏览器里进行语音识别。

13、基于迁移学习的语音识别器：声控轮播图

14、Python 与 JavaScript 模型互转