在这篇文章中，我们将使用Rust的Linfa库和Polars库来实现机器学习中的线性回归算法。
Linfa crate旨在提供一个全面的工具包来使用Rust构建机器学习应用程序。
Polars是Rust的一个DataFrame库，它基于apache Arrow的内存模型。Apache arrow提供了非常高效的列数据结构，并且正在成为列数据结构事实上的标准。
在下面的例子中，我们使用一个糖尿病数据集来训练线性回归算法。
使用以下命令创建一个Rust新项目：
cargo new Machine_learning_linfa在Cargo.toml文件中加入以下依赖项：
[dependencies]linfa = "0.7.0"linfa-linear = "0.7.0"ndarray = "0.15.6"polars = { version = "0.35.4", features = ["ndarray"]}在项目根目录下创建一个diabetes_file.csv文件，将数据集写入文件。
AGESEX BMI BPS1S2S3S4S5S6Y59232.1101 157 93.23844.85988715148121.687183 103.27033.8918697572230.593156 93.64144.67288514124125.384198 131.44054.89038920650123101 192 125.45244.29058013523122.689139 64.86124.189768973622290160 99.65033.95128213866226.2114 255 185 564.554.2485926360232.183179 119.44244.477394110.............数据集从这里下载：~boos/var.select/diabetes.tab.txt
在src/main.rs文件中写入以下代码：
如何进入人工智能行业？
要进入人工智能行业，首先要有一定的数学功底，因为人工智能不同于app开发，网页开发、游戏开发等传统的互联网职位，每天查看api调用函数或者是美化界面。 1. 人工智能是从数学中的“逼近理论”逐步演化而来的，当今人工智能所使用的方法，最开始的时候大部分是数学家为了逼近某些比较难表示的非线性函数而使用的。 后来随着计算机性能的提高，计算机工作者，统计学家，开始尝试用这套“逼近理论”解决一些分类问题。 逐步发展成为现在的人工智能局面。 2. 现在属于人工智能行业发展初期，各种可用的api函数都比较少，所以自己编写算法是必须要会的。 对于要深入掌握人工智能知识的工程人员来说，数学是绕不开的坎。 3. 人工智能是一个很大的概念，现在很多的公司所谓的AI应用还是停留在比较初级的阶段，进行一些信息（数据）的分类，筛选，模式识别之类，许多语言都有成型的代码包，开源代码之类，用起来并没有太大的技术含量，要想达到实际的应用效果，更多的是需要大数据的支持，不断在算法上进行优化。 4. 现在比较火的一些智能设备，智能家居，我并不觉得算是人工智能，更多的是各类传感器加上程序规则的应用，可能这类行业会更贴近生活更有市场一些吧，前景倒是非常看好的。 不过和做软件一样，并不是技术有多牛就一定能做出好的软件产品，一定要深入了解用户需求，注重用户体验，以你的背景来说，我觉得可能往这个方向发展会有更好的效果。
用python进行机器学习有哪些书籍可以推荐
Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。 其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。 包括：一个强大的N维数组对象Array；比较成熟的（广播）函数库；用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。 SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包，SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。 其功能与软件MATLAB、Scilab和GNU Octave类似。 Numpy和Scipy常常结合着使用，Python大多数机器学习库都依赖于这两个模块，绘图和可视化依赖于matplotlib模块，matplotlib的风格与matlab类似。 Python机器学习库非常多，而且大多数开源，主要有：1. scikit-learnscikit-learn 是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块，包括分类、回归、聚类系列算法，主要算法有SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、Kmeans、DBSCAN等，目前由INRI 资助，偶尔Google也资助一点。
学习数据挖掘一般要学哪些软件和工具
1、WEKA WEKA 原生的非 java 版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。 该工具基于 Java 版本，是非常复杂的，并且应用在许多不同的应用中，包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。 与 RapidMiner 相比优势在于，它在 GNU 通用公共许可证下是免费的，因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。 WEKA 支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。 添加序列建模后，WEKA 将会变得更强大，但目前不包括在内。 2、RapidMiner该工具是用 Java 语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。 该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。 它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。 值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。 另外，除了数据挖掘，RapidMiner 还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。 更厉害的是它还提供来自 WEKA(一种智能分析环境)和 R 脚本的学习方案、模型和算法。 RapidMiner 分布在 AGPL 开源许可下，可以从 SourceForge 上下载。 SourceForge 是一个开发者进行开发管理的集中式场所，大量开源项目在此落户，其中就包括维基百科使用的 MediaWiki。 3、NLTK当涉及到语言处理任务，没有什么可以打败 NLTK。 NLTK 提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。 而您需要做的只是安装 NLTK，然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中，您就可以去做其他事了。 因为它是用 Python 语言编写的，你可以在上面建立应用，还可以自定义它的小任务。
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