Aplikasi Pembelajaran Mesin Golang: Membina Algoritma Pintar dan Penyelesaian Dipacu Data

Gunakan pembelajaran mesin di Golang untuk membangunkan algoritma pintar dan penyelesaian terdorong data: Pasang pustaka Gonum untuk algoritma dan utiliti pembelajaran mesin. Regresi linear menggunakan model LinearRegression Gonum, algoritma pembelajaran yang diselia. Latih model menggunakan data latihan, yang mengandungi pembolehubah input dan pembolehubah sasaran. Ramalkan harga rumah berdasarkan ciri baharu, yang daripadanya model akan mengeluarkan perhubungan linear.

Aplikasi Pembelajaran Mesin Golang: Membina Algoritma Pintar dan Penyelesaian Dipacu Data

Pengenalan

Dalam era dipacu data semasa, Pembelajaran Mesin (ML) amat diperlukan kepada kita cerapan daripada data dan membina algoritma pintar. Menggunakan Golang untuk pembelajaran mesin membolehkan aplikasi ML berprestasi tinggi dan berskala. Dalam tutorial ini, kami akan mendalami cara menggunakan perpustakaan pembelajaran mesin yang popular di Golang untuk membina algoritma pintar dan penyelesaian dipacu data.

Memasang perpustakaan

Mula-mula, kita perlu memasang perpustakaan pembelajaran mesin Golang. Kami mengesyorkan menggunakan [pustaka Gonum](https://pkg.go.dev/gonum.org/v1/gonum), yang menyediakan pelbagai jenis algoritma dan utiliti ML. Jalankan arahan berikut untuk memasang:

go get gonum.org/v1/gonum

Kes Praktikal: Regresi Linear

Sebagai kes praktikal, kami akan membina aplikasi yang menggunakan algoritma regresi linear untuk meramalkan harga perumahan. Regresi linear ialah algoritma pembelajaran diselia yang mempelajari hubungan linear antara pembolehubah input dan pembolehubah sasaran.

Tentukan model

Pertama, kita perlu menentukan pakej LinearRegression 模型，可以使用 gonum 库中的 regression:

import (
    "gonum.org/v1/gonum/mat"
    "gonum.org/v1/gonum/stat/regression"
)

type LinearRegression struct {
    model *regression.LinearRegression
}

Latih model

Seterusnya, kami melatih model dengan data latihan. Data latihan mengandungi ciri rumah (seperti rakaman persegi, bilangan bilik tidur) dan harga rumah.

func (r *LinearRegression) Train(data [][]float64, labels []float64) error {
    if len(data) == 0 || len(labels) == 0 {
        return errors.New("invalid data or labels")
    }

    x := mat.NewDense(len(data), len(data[0]))
    y := mat.NewVecDense(len(labels), labels)

    for i, row := range data {
        for j, value := range row {
            x.Set(i, j, value)
        }
    }

    r.model = regression.LinearRegression{}
    if err := r.model.Fit(x, y); err != nil {
        return err
    }

    return nil
}

Meramalkan harga rumah

Setelah model dilatih, kita boleh menggunakan ciri baharu untuk meramal harga rumah:

func (r *LinearRegression) Predict(input []float64) (float64, error) {
    if len(input) != len(r.model.Predictors()) {
        return 0, errors.New("invalid input size")
    }

    x := mat.NewVecDense(len(input), input)
    return r.model.Predict(x), nil
}

Kesimpulan

Dalam tutorial ini, kami mempelajari cara menggunakan perpustakaan pembelajaran mesin di Golang algoritma pintar. Kami menggambarkan proses latihan model dan ramalan dengan mencipta kes praktikal model regresi linear. Golang, dengan prestasi tinggi dan kebolehskalaannya, sesuai untuk membina aplikasi ML untuk menyelesaikan masalah dunia sebenar yang kompleks.

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi Pembelajaran Mesin Golang: Membina Algoritma Pintar dan Penyelesaian Dipacu Data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!