Go 深度学习实用指南

package main
 
import (
    "fmt"
    "github.com/sjwhitworth/golearn/deep"
    "github.com/sjwhitworth/golearn/linear_models"
)
 
func main() {
    // 创建一个简单的线性回归模型
    model := linear_models.NewLinearRegression()
    // 训练模型
    trainingData := deep.Dataset{
        {deep.Attribute{Name: "x"}, deep.Attribute{Name: "y", Value: 1}},
        {deep.Attribute{Name: "2", Value: 10}, deep.Attribute{Name: "y", Value: 2}},
        {deep.Attribute{Name: "3", Value: 20}, deep.Attribute{Name: "y", Value: 3}},
        {deep.Attribute{Name: "4", Value: 30}, deep.Attribute{Name: "y", Value: 4}},
    }
    model.Train(trainingData)
    // 进行预测
    predictionData := deep.Dataset{
        {deep.Attribute{Name: "x", Value: 1}},
        {deep.Attribute{Name: "x", Value: 2}},
    }
    predictions, err := model.Predict(predictionData)
    if err != nil {
        fmt.Println("预测出错:", err)
        return
    }
    // 输出预测结果
    for _, pred := range predictions {
        fmt.Println("预测:", pred)
    }
}

这段代码使用golearn库中的线性回归模型进行简单的线性回归训练和预测。首先创建了一个线性回归模型，然后用训练数据进行训练，最后用测试数据进行预测并输出结果。这个过程展示了如何使用golearn库进行简单的机器学习任务。