> 在 Go 语言中，可以使用第三方库实现各种人工智能模型算法。以下列举一些常见的人工智能模型算法： - 线性回归：github.com/gonum/matrix、github.com/sajari/regression - 逻辑回归：github.com/sjwhitworth/golearn - 决策树：github.com/pa-m/sklearn-decision-tree - 随机森林：github.com/pa-m/sklearn-random-forest - 支持向量机：github.com/cdipaolo/goml - 神经网络：github.com/gonum/gonum、github.com/gorgonia/gorgonia - 卷积神经网络：github.com/petar/GoMNIST、github.com/hybridgroup/gocv - 循环神经网络：github.com/sjwhitworth/golearn、github.com/gorgonia/gorgonia - 自然语言处理：github.com/advancedlogic/go-freeling、github.com/james-bowman/nlp - 图像处理和计算机视觉：github.com/sirupsen/logrus、github.com/hybridgroup/gocv 除了上述库之外，还有一些基于` TensorFlow` 和` PyTorch` 的 Go 语言接口库，例如 `github.com/galeone/tfgo`、`github.com/wangkuiyi/gotorch` 等等。这些库可以方便地使用 `TensorFlow` 和 `PyTorch` 提供的深度学习模型和算法，同时也支持在 Go 语言中自定义模型和算法。