如何利用go语言实现人工智能算法的功能

package main

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

func main() {
    // 训练数据
    xData := mat.NewDense(6, 1, []float64{1, 2, 3, 4, 5, 6})
    yData := mat.NewDense(6, 1, []float64{2, 3, 4, 5, 6, 7})

    // 初始化模型参数
    theta := make([]float64, xData.RawMatrix().Cols)
    iterations := 1000
    alpha := 0.01

    // 训练模型
    for i := 0; i < iterations; i++ {
        x := xData.RawMatrix().Data
        y := yData.RawMatrix().Data

        // 预测值
        yPred := mat.NewDense(len(xData.RawMatrix().Data), 1, nil)
        for j := 0; j < len(x); j++ {
            yPred.Set(j, 0, theta[0]+theta[1]*x[j])
        }

        // 损失函数
        errors := make([]float64, len(xData.RawMatrix().Data))
        floats.SubTo(errors, yPred.RawMatrix().Data, y)

        // 梯度下降
        for j := 0; j < len(theta); j++ {
            grad := mat.Dot(mat.NewVecDense(len(xData.RawMatrix().Data), x), mat.NewVecDense(len(xData.RawMatrix().Data), errors))
            theta[j] = theta[j] - alpha*grad
        }
    }

    // 打印模型参数
    fmt.Println("theta:", theta)
}