线性回归是一种用于建立连续值响应变量和一个或多个自变量之间关系的统计学习方法。它可以用于预测未来的趋势,分析变量之间的关系,以及探索变量之间的因果关系。线性回归的应用场景包括经济学、金融学、医学、生物学、工程学等领域。
以下是一个示例Golang代码,展示如何实现简单线性回归:
gofunc LinearRegression(x, y []float64) (float64, float64) {
n := float64(len(x))
var sumX, sumY, sumXY, sumX2 float64
for i := 0; i < l