Golang实现机器学习机器学习从入门到跑路

Golang实现机器学习：机器学习从入门到跑路

机器学习是当今热门的技术方向之一，它涉及到大量的数学和统计知识，在传统的编程模式下是难以实现的。但是，随着云计算、大数据、并行处理等技术的发展，机器学习逐渐变得可行。而Golang语言的出现，更是进一步促进了机器学习的发展。本文将介绍如何使用Golang实现机器学习，并由浅入深，由入门到跑路。

一、准备工作

1. 安装Golang：官网下载地址https://golang.org/dl/;

2. 安装Go语言开发环境：推荐使用GoLand，具体操作请看官方文档;

3. 安装依赖库：可以使用标准库，也可以使用第三方库，比如gonum，gorgonia等。这里以gonum为例，使用命令行安装：

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go get -u gonum.org/v1/gonum/mat

`

4. 下载数据集：在机器学习中，数据集是非常重要的组成部分，我们可以从网上找开源数据集进行实验。这里，我们选取UCI Machine Learning Repository中的Iris数据集，下载地址为：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris

数据集的格式为CSV，每行对应一朵花，有四个特征：sepal length、sepal width、petal length、petal width，以及对应的分类：Iris Setosa、Iris Versicolour、Iris Virginica。

二、构建模型

在机器学习中，模型是最核心的部分，它负责完成对样本数据的训练，并且可以对新的数据做出预测。这里我们选择使用基于线性回归的逻辑回归模型，这是一个简单而有效的分类模型。

1. 定义模型

首先，我们需要定义逻辑回归模型。逻辑回归的原理是通过一个线性模型，将特征和类别之间建立联系，并且使用一个sigmoid函数将输出映射到0到1之间。下面是一个简单的逻辑回归模型的实现：

`

type LogisticRegression struct {

Theta *mat.Dense // 线性模型参数

}

// 计算sigmoid函数

func sigmoid(z float64) float64 {

return 1.0 / (1.0 + math.Exp(-z))

}

// 预测函数

func (lr *LogisticRegression) Predict(X *mat.Dense) *mat.Dense {

// 计算线性模型输出

Z := mat.NewDense(X.RawMatrix().Rows, 1, nil)

Z.Mul(X, lr.Theta)

// 应用sigmoid函数

Sigmoid := func(_, _ int, v float64) float64 { return sigmoid(v) }

A := mat.NewDense(X.RawMatrix().Rows, 1, nil)

A.Apply(Sigmoid, Z)

return A

}

// 训练函数

func (lr *LogisticRegression) Fit(X, Y *mat.Dense, alpha float64, num_iters int) {

// 初始化参数

lr.Theta = mat.NewDense(X.RawMatrix().Cols, 1, nil)

r, _ := Y.Dims()

// 梯度下降

for iter := 0; iter < num_iters; iter++ {

// 计算梯度

H := lr.Predict(X)

Diff := mat.NewDense(r, 1, nil)

Diff.Sub(H, Y)

Gradient := mat.NewDense(X.RawMatrix().Cols, 1, nil)

Gradient.Mul(X.T(), Diff)

Gradient.Scale(alpha/float64(r), Gradient)

// 更新参数

lr.Theta.Sub(lr.Theta, Gradient)

}

}

`

2. 加载数据

将下载的数据集读入到程序中，生成特征矩阵X和类别矩阵Y。注意，需要将类别离散化为向量形式。

`

// 加载数据

f, err := os.Open("iris.data")

if err != nil {

log.Fatal(err)

}

defer f.Close()

var lines string

reader := csv.NewReader(f)

for {

record, err := reader.Read()

if err == io.EOF {

break

}

if err != nil {

log.Fatal(err)

}

lines = append(lines, record)

}

// 生成X和Y

nrows := len(lines)

ncols := len(lines) - 1

X := mat.NewDense(nrows, ncols+1, nil)

Y := mat.NewDense(nrows, 3, nil)

for i, line := range lines {

for j, val := range line {

x, err := strconv.ParseFloat(val, 64)

if err != nil {

log.Fatal(err)

}

X.Set(i, j, x)

}

X.Set(i, ncols, 1)

switch line {

case "Iris-setosa":

Y.Set(i, 0, 1)

case "Iris-versicolor":

Y.Set(i, 1, 1)

case "Iris-virginica":

Y.Set(i, 2, 1)

}

}

`

3. 训练模型

分别设置学习率alpha和迭代次数num_iters，调用Fit函数训练模型。

`

// 训练模型

lr := &LogisticRegression{}

lr.Fit(X, Y, 0.01, 1000)

`

4. 预测结果

使用测试数据集，测试模型的预测效果。

`

// 预测结果

TestX := mat.NewDense(5, 5, float64{

5.1, 3.5, 1.4, 0.2, 1.0,

6.8, 2.8, 4.8, 1.4, 1.0,

7.7, 3.0, 6.1, 2.3, 1.0,

5.0, 3.5, 1.3, 0.3, 1.0,

5.9, 3.0, 4.2, 1.5, 1.0,

})

PredY := lr.Predict(TestX)

fmt.Println(PredY)

`

三、总结

本文通过示例代码，介绍了如何使用Golang实现机器学习中的逻辑回归模型。通过这个例子，我们可以学习到如何使用Golang进行数据处理、矩阵计算、模型训练和预测。同时，也可以体验到Golang的简洁、高效和易用的特点。无疑，Golang将是机器学习领域新的热门语言。

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