数据线性分类器 Lineargo

* L2-正规化分类

* L2-SVM线性损耗，L1-SVM线性损耗和logistic回归（LR）

* L1-正规化分类（版本1.4）

* L2-SVM线性损耗和logistic回归（LR）

* L2-支持正规化向量回归（版本1.9）

* L2-SVR线性损耗和L1-SVR线性损耗。

安装：

这个软件包依赖LIBLINEAR2.1+和Go 1.6+。请通过自制软件或操作系统上的其他软件包管理器先安装这些：

brew update
brew info liblinear # make sure your formula will install version higher than 2.1
brew install liblinear

brew info go # make sure version 1.6+
brew install go

用法：

import linear "github.com/lazywei/lineargo"
// ReadLibsvm(filepath string, oneBased bool) (X, y *mat64.Dense)
X, y := linear.ReadLibsvm("heart_scale", true)
// Train(X, y *mat64.Dense, bias float64, solverType int,
//  C_, p, eps float64,//  classWeights map[int]float64) (*Model)
// Please checkout liblinear's doc for the explanation for these parameters.
model := linear.Train(X, y, -1, linear.L2R_LR, 1.0, 0.1, 0.01, map[int]float64{1: 1, -1: 1})
y_pred:= linear.Predict(model, X)

fmt.Println(linear.Accuracy(y, y_pred))