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Rust 机器学习
Rust 机器学习与深度学习现状
Rust 在机器学习（ML）和深度学习（DL）领域的生态仍处于早期阶段，但因其高性能、内存安全和并发优势，逐渐吸引开发者探索。以下从工具链、库和实际应用方向展开。
机器学习（ML）笔记
以下是关于机器学习（Machine Learning, ML）的详细学习集，涵盖核心概念、方法、工具和学习路径：
机器学习基础概念
机器学习是人工智能的子领域，通过算法让计算机从数据中学习规律并做出预测或决策。分为三类：
- 监督学习：使用标注数据训练模型（如分类、回归）。
- 无监督学习：发现未标注数据的隐藏模式（如聚类、降维）。
- 强化学习：通过试错与环境交互优化策略。
核心数学知识
机器学习依赖于以下数学基础：
- 线性代数：矩阵运算、特征分解（如主成分分析）。
- 概率与统计：贝叶斯定理、假设检验、分布理论。
- 微积分：梯度下降、优化问题的导数计算。
- 信息论：熵、交叉熵（常用于损失函数）。
Rust 机器学习常用算法
Rust 语言在机器学习领域的生态逐渐完善，以下是一些常用的分类与回归算法库及其实现方法。
分类算法
线性分类（Logistic Regression）
使用 linfa 库可以轻松实现逻辑回归。以下是一个简单的示例：
use linfa::traits::Fit;
use linfa_logistic::LogisticRegression;let model = LogisticRegression::default().fit(&dataset).unwrap();
let predictions = model.predict(&validation_dataset);
支持向量机（SVM）
smartcore 库提供了 SVM 实现：
use smartcore::svm::svc::*;
let svm = SVC::fit(&x, &y, &SVCParameters::default()).unwrap();
let pred = svm.predict(&x_test).unwrap();
随机森林（Random Forest）
linfa 的 DecisionTree 模块可用于构建随机森林：
use linfa::prelude::*;
use linfa_trees::DecisionTree;let model = DecisionTree::params().fit(&dataset).unwrap();
let pred = model.predict(&validation_dataset);
回归算法
线性回归（Linear Regression）
linfa 提供了线性回归的实现：
use linfa::traits::Fit;
use linfa_linear::LinearRegression;let model = LinearRegression::default().fit(&dataset).unwrap();
let predictions = model.predict(&validation_dataset);
梯度提升树（Gradient Boosting）
smartcore 支持梯度提升回归：
use smartcore::ensemble::gradient_boosting_regressor::*;
let gbr = GradientBoostingRegressor::fit(&x, &y, &Default::default()).unwrap();
let pred = gbr.predict(&x_test).unwrap();
神经网络（Neural Networks）
tch-rs（PyTorch 绑定）可用于深度学习回归与分类：
use tch::{nn, Tensor};
let vs = nn::VarStore::new(tch::Device::Cpu);
let net = nn::seq().add(nn::linear(&vs.root(), 10, 1, Default::default()));
let output = net.forward(&input_tensor);
其他工具
- 数据预处理：
ndarray和linfa-preprocessing提供标准化、归一化等功能。 - 模型评估：
linfa包含accuracy、confusion_matrix等评估工具。
常用算法与模型
- 监督学习：
- 线性回归、逻辑回归。
- 决策树、随机森林、XGBoost。
- 支持向量机（SVM）、神经网络。
- 无监督学习：
- K均值聚类、层次聚类。
- 自编码器、生成对抗网络（GAN）。
- 深度学习：
- 卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer。
Rust K-means算法实现
以下是 Rust 实现 K-means 算法的关键步骤和代码示例：
数据准备
定义数据结构表示样本点和聚类中心：
#[derive(Debug, Clone, PartialEq)]
struct Point {x: f64,y: f64,
}impl Point {fn distance(&self, other: &Point) -> f64 {((self.x - other.x).powi(2) + (self.y - other.y).powi(2)).sqrt()}
}
初始化聚类中心
随机选择k个点作为初始中心：
fn initialize_centers(points: &[Point], k: usize) -> Vec<Point> {let mut rng = rand::thread_rng();points.choose_multiple(&mut rng, k).cloned().collect()
}
分配样本到最近中心
计算每个点到所有中心的距离并分配：
fn assign_clusters(points: &[Point], centers: &[Point]) -> Vec<usize> {points.iter().map(|point| {centers.iter().enumerate().min_by(|(_, a), (_, b)| {point.distance(a).partial_cmp(&point.distance(b)).unwrap()}).map(|(i, _)| i).unwrap()}).collect()
}
更新聚类中心
计算每个簇的均值作为新中心：
fn update_centers(points: &[Point], clusters: &[usize], k: usize) -> Vec<Point> {(0..k).map(|cluster| {let members: Vec<_> = points.iter().zip(clusters.iter()).filter(|(_, &c)| c == cluster).map(|(p, _)| p).collect();let count = members.len() as f64;let sum_x = members.iter().map(|p| p.x).sum::<f64>();let sum_y = members.iter().map(|p| p.y).sum::<f64>();Point {x: sum_x / count,y: sum_y / count,}}).collect()
}
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