5、F在机器学习中的应用：从基础到模型优化

F#在机器学习中的应用：从基础到模型优化

1. F#中的元组与模式匹配操作数据

在获取数据后，我们需要从训练集中找出与目标图像最接近的图像，这就需要计算它们之间的距离。与C#不同，我们不创建类或接口，而是使用函数来实现：

let manhattanDistance (pixels1,pixels2) =
    Array.zip pixels1 pixels2
    |> Array.map (fun (x,y) -> abs (x-y))
    |> Array.sum 

这里运用了F#的核心特性——元组与模式匹配的结合。元组是一组未命名但有序的值，这些值的类型可以不同。虽然C#也有元组，但由于缺乏模式匹配，其作用大打折扣。而在F#中，模式匹配是一种强大的机制，能让代码识别数据中的各种模式并采取相应行动。

以下是一个简单示例，展示了模式匹配在元组上的工作方式：

let x = "Hello", 42 // 创建一个包含2个元素的元组
let (a, b) = x // 通过模式匹配解包x的两个元素
printfn "%s, %i" a b
printfn "%s, %i" (fst x) (snd x)

在上述代码中，我们将字符串 “Hello” 和整数 42 组合成元组 x，然后通过模式匹配将其元素解包到变量 a 和 b 中。对于二元组，还可以使用 fst 和 snd 函数来访