使用Haskell编写一个简单的机器学习算法，如线性回归

以下是一个使用Haskell编写的简单线性回归算法，该算法根据给定的数据集（输入和输出）拟合出一个线性模型，并对新的输入进行预测。下面是代码的示例：

module LinearRegression where

import Data.List (transpose)
import Numeric.LinearAlgebra

-- 线性回归算法
linearRegression :: Matrix R -> Vector R -> Vector R
linearRegression inputs outputs =
  let transposedInputs = tr inputs
      covMatrix = inv $ transposedInputs <> inputs
      beta = covMatrix <> (transposedInputs <> outputs)
  in beta

-- 预测函数
predict :: Vector R -> Vector R -> Vector R
predict inputs beta = inputs <> beta

-- 使用例子
main :: IO ()
main = do
  -- 输入数据集
  let inputs = (1><2) [1, 2, 3, 4, 5, 6] :: Matrix R
  -- 输出数据
  let outputs = vector [2, 3, 4, 5, 6, 7]
  -- 线性回归模型
  let beta = linearRegression inputs outputs
  -- 预测新的输入
  let newInput = vector [7, 8]
  let prediction = predict newInput beta
  -- 打印结果
  putStrLn $ "预测结果: " ++ show prediction

上述代码中，linearRegression函数实现了简单的线性回归算法。它接受一个Matrix R类型的输入数据集和一个Vector R类型的输出数据集。函数首先将输入数据集转置，然后计算协方差矩阵。最后，通过将协方差矩阵与输入数据集转置和输出数据集相乘，计算出回归系数 beta。

predict函数用于根据输入数据集和回归系数 beta来预测输出。它将输入数据集与回归系数相乘，得出预测结果。

在main函数中，我们定义了一个简单的例子来使用上述定义的线性回归函数。我们设置一个简单的输入数据集和相应的输出数据。然后调用linearRegression函数获得回归系数，接着使用predict函数根据新输入数据来预测输出结果，最后将结果打印出来。

以上代码演示了如何使用Haskell实现一个简单的线性回归算法，并给出了一个例子来说明如何使用这个算法进行预测。你可以根据自己的需求修改输入数据集和输出数据，并根据实际情况调整代码。