Python和Haskell的机器学习案例

Python和Haskell是两种常用的编程语言，都可以用于机器学习。虽然Python在机器学习领域更为流行，但Haskell也提供了一些强大的库和框架，可以用于构建机器学习模型。下面将分别介绍Python和Haskell的机器学习库，并给出使用案例。

Python的机器学习库包括Scikit-learn、TensorFlow和Keras等。Scikit-learn是一个用于数据挖掘和数据分析的强大库，提供了许多常用的机器学习算法和工具。TensorFlow是一个流行的深度学习框架，支持各种神经网络的构建和训练。Keras是一个高级深度学习API，可以在TensorFlow等后端上运行。下面是一个使用Scikit-learn和Keras的Python机器学习案例：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 使用Scikit-learn进行逻辑回归分类
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100))

# 使用Keras构建一个简单的全连接神经网络
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=4, activation='relu'))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=10, verbose=0)
_, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100))

Haskell的机器学习库包括HLearn和hmatrix等。HLearn是一个用于机器学习的纯Haskell库，提供了许多常用的机器学习算法和数据处理工具。hmatrix是一个线性代数库，可以用于矩阵计算和数值分析。下面是一个使用HLearn和hmatrix的Haskell机器学习案例：

import Data.Csv
import Data.List.Split
import Numeric.LinearAlgebra.Data
import Numeric.LinearAlgebra.HMatrix
import HLearn.Models.Classifiers

-- 读取并预处理数据
readData :: FilePath -> IO (Matrix Double, Vector Double)
readData filepath = do
  csvData <- readFile filepath
  let rows = map (map read . splitOn ",") (lines csvData)
      labels = map last rows
      features = map (init . map fromIntegral) rows
      labelVector = fromList labels
      featureMatrix = fromLists features
  return (featureMatrix, labelVector)

-- 使用HLearn进行逻辑回归分类
logisticRegression :: Matrix Double -> Vector Double -> Classifier (Source Double)
logisticRegression features labels = train model features labels
  where
    model = undefined -- 使用合适的模型

-- 主函数
main :: IO ()
main = do
  (features, labels) <- readData "data.csv"
  let model = logisticRegression features labels
      testFeatures = undefined -- 使用合适的测试数据
      predictions = classify model testFeatures
  print predictions

以上是Python和Haskell的机器学习案例，展示了使用Scikit-learn和Keras进行逻辑回归分类，以及使用HLearn进行逻辑回归分类。无论是Python还是Haskell，都提供了强大的机器学习工具和库，可以满足不同需求的机器学习任务。