在Haskell中实现机器学习算法和人工智能应用

Haskell是一种函数式编程语言，它提供了强大的工具和库，可以用于实现各种机器学习算法和人工智能应用。下面将介绍几个常见的机器学习算法和人工智能应用，并提供使用Haskell实现的示例代码。

1. 线性回归

线性回归是一种用于预测连续数值的机器学习算法。在Haskell中，我们可以使用线性代数库linear来实现线性回归算法。以下是一个使用最小二乘法实现的线性回归示例代码：

import Numeric.LinearAlgebra

-- 线性回归函数
linearRegression :: Matrix R -> Vector R -> Vector R
linearRegression x y = inv (trans x <> x) <> trans x <> y

-- 训练数据
x :: Matrix R
x = (2><2) [1,1,1,2]

y :: Vector R
y = vector [2,3]

-- 预测
prediction :: Vector R -> Vector R
prediction x = x <> model
  where
    model = linearRegression x y

main :: IO ()
main = do
    putStrLn "Input data points for prediction:"
    input <- getLine
    let xs = map read (words input)
    let vec = vector xs
    let result = prediction vec
    putStrLn ("Prediction: " ++ show result)

2. 决策树

决策树是一种用于分类和回归的机器学习算法。在Haskell中，我们可以使用现有的决策树库dectree来实现决策树算法。下面是一个使用dectree库实现的决策树分类器的示例代码：

import Data.Tree.DecTree

-- 训练数据
trainData :: [(Double, Double)]
trainData = [(1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4), (5, 5)]

-- 创建决策树
tree :: DecTree Double Double
tree = buildDecTree trainData

-- 预测
prediction :: Double -> Double
prediction x = evalDecTree tree x

main :: IO ()
main = do
    putStrLn "Input a data point for prediction:"
    input <- getLine
    let x = read input
    let result = prediction x
    putStrLn ("Prediction: " ++ show result)

3. 人工神经网络

人工神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型，用于模式识别和机器学习。在Haskell中，我们可以使用现有的神经网络库hnn来实现人工神经网络。以下是一个使用hnn库实现的人工神经网络的示例代码：

import AI.HNN.FF.Network

-- 神经网络结构
nn :: Network Double
nn = createNetwork [2, 4, 1]

-- 训练数据
trainData :: [([Double], [Double])]
trainData = [([0, 0], [0]),
             ([0, 1], [1]),
             ([1, 0], [1]),
             ([1, 1], [0])]

-- 训练网络
trainedNN :: Network Double
trainedNN = trainNTimes 1000 0.1 sigmoid sigmoid'
            (mkStdGen 0) nn trainData

-- 预测
prediction :: [Double] -> [Double]
prediction xs = output trainedNN xs

main :: IO ()
main = do
    putStrLn "Input data points for prediction (0 or 1):"
    input <- getLine
    let xs = map (read . (:[])) input
    let result = prediction xs
    putStrLn ("Prediction: " ++ show result)

以上是使用Haskell实现机器学习算法和人工智能应用的示例代码。Haskell的强大的函数式编程特性和广泛的库支持使其成为一个适用于实现各种复杂算法和应用的工具。