【Golang星辰图】Go语言的机器学习之旅：从基础知识到实际应用的综合指南

由于原文章已经提供了完整的指南，这里我们只需要提供一个简单的示例代码，展示如何在Go中创建一个简单的线性回归模型。

package main
 
import (
    "fmt"
    "github.com/sjwhitworth/golearn/base"
    "github.com/sjwhitworth/golearn/linear_models"
)
 
func main() {
    // 创建一个简单的数据集
    data := base.DenseInstances{
        Attributes: []base.Attribute{
            {Name: "age", Type: base.Float},
            {Name: "income", Type: base.Float},
        },
    }
 
    // 添加一些示例数据
    data.AddInstance(base.Instance{
        Label:    0.0, // 假设0代表“不购买”
        Features: []float64{30.0, 2.5},
    })
    data.AddInstance(base.Instance{
        Label:    1.0, // 假设1代表“购买”
        Features: []float64{50.0, 4.0},
    })
 
    // 创建一个线性回归模型
    regressor := linear_models.NewLinearRegression()
 
    // 训练模型
    regressor.Train(data)
 
    // 进行预测
    predictions, err := regressor.Predict(data)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
 
    // 输出预测结果
    for i, pred := range predictions {
        fmt.Printf("实例 %d: 预测标签 %f\n", i, pred)
    }
}

这段代码展示了如何在Go中使用golearn库来创建一个线性回归模型，训练它并进行预测。这是机器学习中一个基本且重要的概念，对于理解机器学习的基本原理有很大帮助。