Golang 関数は機械学習にどのように使用されますか?

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()
}

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
}

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))
    }
}