Haskell 多态性和类型类实例

Question

我正在尝试在 Haskell 中编写一个机器学习库，以提高我的 Haskell 技能。我想到了一个涉及 class 的通用设计，如下所示：

  class Classifier classifier where
    train :: X -> y -> trainingData
    classify :: trainingData -> x -> y

例如，给定一组样本 X，以及它们的真实标签 y，训练 returns classify 函数中使用的 trainingData。

所以，如果我想实现 KNN，我会这样做：

data KNN = KNN Int (Int -> Int -> Float)

其中第一个整数是邻居的数量，函数是计算向量之间距离的度量

  instance Classifier KNN where
---This is where I am stuck---

如何实现分类器类型 class 函数，使它们成为通用的我将创建的所有 classifier？我觉得我对待 Haskell 太像命令式的了 OOP 就像语言，我想用 Haskell 的方式来做这件事。

Answer 1

假设你的类型 class 不知道 classifier 提供什么，你可以做类似

class Classifier c where
  train :: [x] -> [y] -> c -> [(x,y)]
  classify :: [(x,y)] -> c -> x > y

在这里，train 正在获取 x 类型的样本列表、y 类型的标签列表以及某种类型 class 的 classifier c，并且需要 return sample/label 对的列表。

classify 获取 sample/label 对的列表（例如由 train 生成的）、classifier 和一个样本，并生成一个新标签.

（不过，至少，我可能会将 [(x,y)] 替换为 Map x y。）

关键是 classifier 本身需要同时被 train 和 classify 使用，尽管你不需要知道这看起来像什么时间。

您的 KNN 实例可能看起来像

instance Classifier KNN where

  train samples labels (KNN n f) = ...
  classify td (KNN n f) sample = ...

这里，n 和 f 都可以用来创建训练数据，并帮助为样本点选择最接近的训练数据成员。

Answer 2

我会说你需要多参数类型类（具有可选的功能依赖性或类型族；我忽略了那些）。

 class Classifier c s l  k where
      train :: c -> [(s, l)] -> k
      classify :: c -> k -> s -> l
      combine :: c -> k -> k -> k

分类器、样本、标签和知识类型之间存在四方关系。

train 方法从一组样本 (s) — 标签 (l) 对中导出一些知识 (k)。分类方法使用该知识来推断样本的标签。（combine方法将两个知识拼接在一起，不知道是否总是适用）

Haskell polymorphism and typeclass instance