Golang

การใช้งาน Quadratic regression ในภาษา Golang แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

# การใช้งาน Quadratic Regression ในภาษา Go (Golang) พร้อมตัวอย่าง Code และ Usecase ในโลกจริง

Quadratic Regression หรือ การถดถอยแบบกำลังสอง เป็นวิธีหนึ่งในสาขาของสถิติที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์และการคาดการณ์ที่มีความสัมพันธ์โค้งหรือพาราโบลา ระหว่างตัวแปรต้นกับตัวแปรตาม เรามาลองดูวิธีการใช้งานในภาษา Golang กันดีกว่า ซึ่งเป็นภาษาที่มีความง่ายต่อการเรียนรู้ และมีประสิทธิภาพสูง ทำให้เหมาะสำหรับการนำไปใช้งานในสถิติและการคำนวณทางคณิตศาสตร์อีกด้วย

ตัวอย่าง Code ที่ 1: การคำนวณค่าพารามิเตอร์สำหรับ Quadratic Regression

 package main

import (
    "fmt"
    "gonum.org/v1/gonum/mat"
)

func main() {
    // กำหนดข้อมูลสำหรับ Quadratic Regression
    xValues := []float64{1, 2, 3, 4, 5}
    yValues := []float64{2, 4, 6, 8, 10}

    // สร้างเมทริกซ์จากข้อมูล
    X := mat.NewDense(len(xValues), 3, nil)
    y := mat.NewVecDense(len(yValues), yValues)
    for i, x := range xValues {
        X.Set(i, 0, 1)           // x^0
        X.Set(i, 1, x)           // x^1
        X.Set(i, 2, x*x)         // x^2
    }

    // คำนวณค่า Beta ในสมการของ Quadratic Regression
    var XTX, XTy, beta mat.Dense
    XTX.Mul(X.T(), X)
    XTy.Mul(X.T(), y)
    beta.Solve(&XTX, &XTy)

    fmt.Printf("ค่า Beta: %v\n", mat.Formatted(&beta, mat.Prefix("            "), mat.Squeeze()))
}

ตัวอย่าง Code ที่ 2: การทำนายผลลัพธ์จาก Quadratic Regression Model

 package main

import (
    "fmt"
    "gonum.org/v1/gonum/mat"
)

func Predict(beta *mat.VecDense, x float64) float64 {
    // ใช้โมเดล Quadratic Regression สำหรับทำนายผลลัพธ์
    beta0 := beta.AtVec(0)
    beta1 := beta.AtVec(1)
    beta2 := beta.AtVec(2)
    return beta0 + beta1*x + beta2*x*x
}

func main() {
    // กำหนดค่า beta จากการคำนวณหรือโมเดลที่เรามีแล้ว
    beta := mat.NewVecDense(3, []float64{0, 1, 1}) // ตัวอย่างค่า beta ที่ได้จากการคำนวณ

    // ทำนายค่าที่ x = 6
    x := 6.0
    yPredicted := Predict(beta, x)

    fmt.Printf("การทำนายผลลัพธ์เมื่อ x = %.2f: %.2f\n", x, yPredicted)
}

ตัวอย่าง Code ที่ 3: การสร้างเมทริกซ์ความสัมพันธ์ที่ใช้ในการคำนวณ Quadratic Regression

 package main

import (
    "fmt"
    "gonum.org/v1/gonum/mat"
)

func main() {
    // ข้อมูลตัวอย่างที่ใช้สำหรับสร้างเมทริกซ์
    xValues := []float64{1, 2, 3, 4, 5}

    // สร้างเมทริกซ์ที่ระบุความสัมพันธ์ของข้อมูล
    data := make([]float64, 3*len(xValues))
    idx := 0
    for _, x := range xValues {
        data[idx] = 1    // x^0
        idx++
        data[idx] = x    // x^1
        idx++
        data[idx] = x*x  // x^2
        idx++
    }
    X := mat.NewDense(len(xValues), 3, data)

    fmt.Printf("เมทริกซ์ X: \n%v\n", mat.Formatted(X, mat.Prefix("       "), mat.Squeeze()))
}

Usecase ในโลกจริงของ Quadratic Regression

Quadratic Regression มีประโยชน์มากในหลาย ๆ สาขา เช่น เศรษฐศาสตร์, วิทยาศาสตร์ข้อมูล, และวิศวกรรมศาสตร์ ตัวอย่างเช่น ในการคาดการณ์ราคาตลาดหุ้น, การวิเคราะห์รูปแบบการบริโภคพลังงาน, หรือแม้แต่การทำนายการเกิดปัญหาทางเทคนิคในการผลิตในโรงงานอุตสาหกรรม ด้วยการทำนายที่มีความแม่นยำสูง ทำให้ Quadratic Regression เป็นเครื่องมือที่มีค่ามากในการสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจ

นอกจากนี้การเรียนรู้ Quadratic Regression ยังเป็นหนึ่งในพื้นฐานที่สำคัญเพื่อเป็นก้าวแรกในการทำความเข้าใจกับ Machine Learning และ Data Science ซึ่งเป็นตลาดงานที่กำลังมาแรงในเวลานี้ ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) เรามีหลักสูตรที่ครอบคลุมเรื่องนี้และอื่นๆ อีกมากมาย คุณจะได้เรียนรู้กับผู้เชี่ยวชาญที่จะคอยช่วยเหลือและแนะนำคุณตลอดหลักสูตร เพื่อที่คุณจะสามารถนำความรู้นี้ไปใช้งานในโลกจริงได้อย่างมั่นใจ

การเริ่มต้นเรียนรู้การเขียนโปรแกรมไม่ใช่เรื่องที่น่ากลัวหากคุณมีพื้นที่ที่เหมาะสมและแหล่งข้อมูลที่มีคุณภาพ ที่ EPT เราวางแผนที่จะอัปเดตคุณให้ทันสมัยในโลกที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ ร่วมหลักสูตรเราเพื่อติดอาวุธคุณด้วยความรู้และทักษะที่จำเป็น เพื่อนำไปสู่ความสำเร็จในเส้นทางอาชีพของคุณ!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง

Tag ที่น่าสนใจ: quadratic_regression golang programming statistics mathematics data_analysis predictive_modeling machine_learning data_science statistical_analysis code_example real-world_usecase matrix_operations technical_computing expert_programming_tutor

บทความนี้อาจจะมีที่ผิด กรุณาตรวจสอบก่อนใช้

หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor

ไม่อยากอ่าน Tutorial อยากมาเรียนเลยทำอย่างไร?

สมัครเรียน ONLINE ได้ทันทีที่ https://elearn.expert-programming-tutor.com

หรือติดต่อ

085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM

แผนที่ ที่ตั้งของอาคารของเรา

EXPERT-PROGRAMMING-TUTOR
รับสอนเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์

Golang

การใช้งาน Quadratic regression ในภาษา Golang แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

ตัวอย่าง Code ที่ 1: การคำนวณค่าพารามิเตอร์สำหรับ Quadratic Regression

ตัวอย่าง Code ที่ 2: การทำนายผลลัพธ์จาก Quadratic Regression Model

ตัวอย่าง Code ที่ 3: การสร้างเมทริกซ์ความสัมพันธ์ที่ใช้ในการคำนวณ Quadratic Regression

Usecase ในโลกจริงของ Quadratic Regression

บทความนี้อาจจะมีที่ผิด กรุณาตรวจสอบก่อนใช้

ไม่อยากอ่าน Tutorial อยากมาเรียนเลยทำอย่างไร?

สมัครเรียน ONLINE ได้ทันทีที่ https://elearn.expert-programming-tutor.com

หรือติดต่อ

แผนผังการเรียนเขียนโปรแกรม

Link อื่นๆ

ติดต่อเราได้ที่

EXPERT-PROGRAMMING-TUTOR รับสอนเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์

Golang

การใช้งาน Quadratic regression ในภาษา Golang แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

ตัวอย่าง Code ที่ 1: การคำนวณค่าพารามิเตอร์สำหรับ Quadratic Regression

ตัวอย่าง Code ที่ 2: การทำนายผลลัพธ์จาก Quadratic Regression Model

ตัวอย่าง Code ที่ 3: การสร้างเมทริกซ์ความสัมพันธ์ที่ใช้ในการคำนวณ Quadratic Regression

Usecase ในโลกจริงของ Quadratic Regression

บทความนี้อาจจะมีที่ผิด กรุณาตรวจสอบก่อนใช้

ไม่อยากอ่าน Tutorial อยากมาเรียนเลยทำอย่างไร?

สมัครเรียน ONLINE ได้ทันทีที่ https://elearn.expert-programming-tutor.com

หรือติดต่อ

แผนผังการเรียนเขียนโปรแกรม

Link อื่นๆ

ติดต่อเราได้ที่

EXPERT-PROGRAMMING-TUTOR
รับสอนเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์