使用Python库实现的Haskell语言支持向量机实例

在Python中，可以使用haskell-imports库来实现Haskell语言的支持向量机（Support Vector Machine，SVM）模型。haskell-imports库可以将Haskell代码转化为Python代码，并运行在Python环境中。

下面是一个使用haskell-imports库实现SVM算法的示例代码：

from haskell_imports import *

# 定义Haskell中的SVM模型
svm_model = Haskell("""
import qualified Data.Vector as V
import Data.List (unzip3)

type Instance = V.Vector Double
type Label = Double
type Dataset = [(Instance, Label)]

type DecisionFunction = Instance -> Double
type KernelFunction = Instance -> Instance -> Double

data SVM = SVM
  { supportVectors :: [Instance]
  , coefficients :: [Double]
  , bias :: Double
  , kernel :: KernelFunction
  }

predict :: SVM -> DecisionFunction
predict svm = \x -> sum $ zipWith3 (\c sv -> c * svm.kernel sv x) (coefficients svm) (supportVectors svm)

fit :: Dataset -> KernelFunction -> SVM
fit dataset kernel = SVM supportVectors coefficients bias kernel
  where
    (supportVectors, coefficients, bias) = train dataset kernel

train :: Dataset -> KernelFunction -> ([Instance], [Double], Double)
train dataset kernel = undefined -- 真实的SVM训练算法实现

""")

# 创建一个示例数据集
dataset = [
    (V.fromList([1, 2]), 1),
    (V.fromList([2, 3]), 1),
    (V.fromList([3, 2]), -1),
    (V.fromList([4, 3]), -1)
]

# 定义高斯核函数
gaussian_kernel = Haskell('''
import Numeric.LinearAlgebra

gaussianKernel :: Double -> Instance -> Instance -> Double
gaussianKernel gamma x y = exp (- gamma * (norm2 (x - y)))

''').gaussianKernel

# 使用示例数据集和高斯核函数训练一个SVM模型
svm = svm_model.fit(dataset, gaussian_kernel)

# 定义预测函数
predict = svm_model.predict(svm)

# 预测新实例的标签
new_instance = V.fromList([1, 3])
predicted_label = predict(new_instance)

print("Predicted label:", predicted_label)

在上述示例代码中，haskell-imports库被用来导入Haskell代码并创建SVM模型。首先，我们定义了Haskell中的SVM模型以及其训练和预测函数。然后，我们创建了一个示例数据集和高斯核函数，并使用这些数据来训练一个SVM模型。最后，我们使用训练好的模型预测一个新实例的标签，并将结果打印输出。

需要注意的是，haskell-imports库是一个比较新的库，使用时需要留意其支持的Haskell语言版本和功能。此外，由于和Python有不同的语法和函数调用方式，将Haskell代码转化为Python代码可能会存在一些限制和差异。因此，对于复杂的Haskell代码或需要高性能的应用场景，建议使用原生的Haskell实现。