使用Haskell编写一个简单的机器学习库

以下是一个使用Haskell编写的简单机器学习库的示例：

module SimpleML where

import Data.List (foldl')

-- 定义数据类型
type Feature = [Double]
type Label = Double
data Sample = Sample Feature Label deriving (Show)

-- 定义模型类型
type Model = Feature -> Label

-- 定义损失函数
loss :: Sample -> Model -> Double
loss (Sample feature label) model = (model feature - label) ^ 2

-- 定义模型训练函数
train :: [Sample] -> Model
train samples = \feature -> foldl' (\acc s -> acc + loss s (model feature)) 0 samples
  where
    model = train samples

-- 定义预测函数
predict :: Model -> [Feature] -> [Label]
predict model = map model

-- 使用示例
main :: IO ()
main = do
  let samples = [Sample [1, 1] 2, Sample [2, 2] 4, Sample [3, 3] 6] -- 构造训练样本
  let model = train samples -- 训练模型
  let testFeatures = [[4, 4], [5, 5]] -- 构造测试特征
  let predictions = predict model testFeatures -- 进行预测
  putStrLn ("Predictions: " ++ show predictions)

在上面的例子中，我们定义了几个重要的数据类型：Feature，Label和Sample。Feature表示机器学习中的特征，用列表表示一组实数；Label表示目标变量或输出，是一个单个实数；Sample由Feature和Label组成。

我们还定义了一个模型类型Model，它将Feature映射到Label。在这个示例中，我们使用简单的模型，即模型将Feature的每个元素相加作为预测的Label。

我们定义了一种衡量预测误差的损失函数loss。在这个简单的实现中，我们使用平方误差作为损失函数。

我们实现了一个训练函数train，它接受一组样本并返回一个训练好的模型。在这个示例中，我们使用了批量梯度下降算法，通过迭代更新模型来最小化损失函数。

最后，我们定义了一个预测函数predict，它接受训练好的模型和一组特征，并返回预测的标签。

在主函数main中，我们构造了一组训练样本samples，然后使用训练函数train训练模型。接下来，我们构造了一组测试特征testFeatures，并使用预测函数predict进行预测。最后，我们打印出预测结果。

请注意，这只是一个简单的示例，有很多可以改进和扩展的地方。例如，我们可以使用更复杂的模型或其他损失函数。