使用Haskell进行机器学习算法实现

Haskell是一种函数式编程语言，它的函数式特性和静态类型系统使得它成为实现机器学习算法的很好的选择。在下面的例子中，我将使用Haskell来实现一个简单的线性回归算法。

线性回归是一种常见的机器学习算法，用于预测连续数值。在这个例子中，我们将在一个简单的二维数据集上训练一个线性模型来预测一个人的身高。

首先，我们需要定义一个数据结构来表示数据集中的每个样本。我们可以使用一个元组来表示一个样本，其中 个元素是一个浮点数表示输入特征，第二个元素是一个浮点数表示标签。

type Sample = (Double, Double)

接下来，我们需要定义一个函数来计算线性模型的误差。误差定义为预测值与真实值之间的差异。我们可以使用均方根误差（RMSE）作为误差度量。

rmse :: [Sample] -> (Double, Double) -> Double
rmse samples (w, b) = sqrt $ sum [(y - (w * x + b))^2 | (x, y) <- samples] / fromIntegral (length samples)

然后，我们需要定义一个函数来训练线性模型。我们使用梯度下降算法来最小化误差函数，并找到 的权重（w）和偏差（b）。

train :: [Sample] -> (Double, Double)
train samples = (w', b')
  where
    (w, b) = (0, 0) -- 初始化权重和偏差
    learningRate = 0.01
    iterations = 100
    n = fromIntegral (length samples)
    gradientDescent (w, b) = (w - learningRate * dw, b - learningRate * db)
      where
        dw = sum [x * (w * x + b - y) / n | (x, y) <- samples]
        db = sum [(w * x + b - y) / n | (x, y) <- samples]
    (w', b') = last $ take iterations $ iterate gradientDescent (w, b)

最后，我们可以定义一个函数来生成一些样本数据，并使用训练函数来训练模型。

generateData :: Int -> (Double, Double) -> Double -> Double -> [Sample]
generateData n (w, b) minX maxX = [(x, w * x + b + noise) | _ <- [1..n]]
  where
    noise = 0.5 * (randomDouble - 0.5)
    randomDouble = (randomValue - minRandomValue) / range
    randomValue = fromIntegral (randomInt :: Int)
    randomInt = (randomValue :: Integer) mod intRange
    randomValue :: Integer
    randomValue = unsafeDupablePerformIO (randomIO :: IO Integer)
    minRandomValue = 0
    maxRandomValue = 2^31 - 1
    intRange = maxRandomValue - minRandomValue + 1
    minDataValue = -10
    maxDataValue = 10
    range = maxDataValue - minDataValue
    minX' = min minX maxX
    maxX' = max minX maxX
    step = (maxX' - minX') / fromIntegral n
    step' = (step / range) * intRange
    randomDouble = minX' + (fromIntegral randomInt / intRange) * range
    randomInt = minRandomValue + (unsafeDupablePerformIO (randomIO :: IO Int))