Comment les fonctions Golang sont-elles utilisées pour l'apprentissage automatique ?

Les fonctions Go sont largement utilisées dans l'apprentissage automatique et sont utilisées pour : Traitement des ensembles de données : lecture, prétraitement et transformation d'ensembles de données, comme la fonction loadCSV pour charger des fichiers CSV. Créer des modèles : créez et entraînez des modèles d'apprentissage automatique, tels que la fonction trainModel pour entraîner des modèles de régression linéaire. Un exemple pratique illustrant la création et la formation d'un modèle de régression linéaire à l'aide de Go, y compris le chargement d'un ensemble de données, la normalisation, l'ajout d'une colonne et la formation du modèle.

Application de la fonction Go dans l'apprentissage automatique

Le langage Go devient de plus en plus populaire dans le domaine de l'apprentissage automatique en raison de sa simplicité, de son efficacité et de ses fonctionnalités de concurrence. Ce tutoriel présentera les utilisations courantes des fonctions Go en machine learning et fournira un cas pratique pour illustrer son application.

Utilisez les fonctions Go pour le traitement des ensembles de données

En utilisant les fonctions Go, vous pouvez facilement lire, prétraiter et transformer les ensembles de données requis pour l'apprentissage automatique. Par exemple, nous pouvons définir une fonction loadCSV pour charger un fichier CSV : loadCSV 函数来加载 CSV 文件：

import (
    "encoding/csv"
    "fmt"
    "os"
)

func loadCSV(filename string) ([][]string, error) {
    f, err := os.Open(filename)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    defer f.Close()

    r := csv.NewReader(f)
    return r.ReadAll()
}

使用 Go 函数构建机器学习模型

Go 函数可用于构建和训练机器学习模型。例如，我们可以定义一个 trainModel

import (
    "gonum.org/v1/gonum/floats"
    "gonum.org/v1/gonum/mat"
)

func trainModel(X, y mat.Dense) (*mat.Dense, error) {
    Xt := mat.NewDense(X.Cols(), X.Rows(), nil)
    trans.Transpose(Xt, X)
    XtX := mat.NewDense(X.Cols(), X.Cols(), nil)
    mat.Mul(XtX, Xt, X)

    Xty := mat.NewDense(X.Cols(), y.Rows(), nil)
    mat.Mul(Xty, Xt, y)

    theta := mat.NewDense(X.Cols(), y.Rows(), nil)
    if err := floats.Solve(XtX, Xty, theta); err != nil {
        return nil, err
    }

    return theta, nil
}

Créer des modèles d'apprentissage automatique à l'aide des fonctions Go

import (
    "fmt"

    "gonum.org/v1/gonum/floats"
    "gonum.org/v1/gonum/mat"
    "gonum.org/v1/gonum/stat"
)

func main() {
    // 加载数据集
    X, y, err := loadCSV("data.csv")
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }

    // 标准化数据
    features := mat.NewDense(len(X), len(X[0]), nil)
    for i := range X {
        stat.MeanStdDev(features.RowView(i), X[i], nil)
        floats.SubTo(X[i], features.RowView(i)) // 中心化
        floats.ScaleTo(X[i], X[i], features.RowView(i).Data) // 归一化
    }

    // 添加一列
    X = mat.NewDense(len(X), len(X[0])+1, nil)
    for i := range X {
        copy(X.Row(i), features.Row(i))
        X.Set(i, len(X[0])-1, 1)
    }

    // 训练模型
    theta, err := trainModel(X, y)
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }

    // 打印模型系数
    for i := range theta.RawRowView(0) {
        fmt.Printf("theta%d: %v\n", i, theta.At(0, i))
    }
}

Cas pratique : utilisez Go pour construire un modèle de régression linéaire

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Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!