ruby 机器学些demo

Ruby是一种简洁、动态和解释型的编程语言，也是一种面向对象的语言。虽然Ruby在机器学习领域不像Python那样广泛应用，但是它的灵活性和可读性使得它成为编写机器学习demo的良好选择。

要写一个Ruby的机器学习demo，需要首先安装相应的机器学习库，例如Ruby机器学习库（Ruby Machine Learning Library）或Scikit-learn库的Ruby绑定。这些库提供了用于实现各种机器学习算法的工具和函数，可以方便地构建和训练机器学习模型。

一个简单的机器学习demo可以涵盖分类或回归任务。例如，我们可以使用一个简单的数据集，例如鸢尾花数据集（Iris dataset），来实现一个分类器。我们可以将数据集分为训练集和测试集，使用训练集对分类器进行训练，然后使用测试集评估分类器的性能。

以下是一个使用Ruby机器学习库实现的简单鸢尾花分类demo的示例代码：

require 'rubygems'
require 'ml'
require 'ml/datasets'
require 'ml/evaluators'

# 加载鸢尾花数据集
data = Ml::Datasets::Iris.new
iris = data.each.to_a

# 构建训练集和测试集
train_data, test_data = iris.shuffle.split(0.7)

# 使用训练集构建分类器
classifier = Ml::Bayes::NaiveBayes.new(train_data)
classifier.train

# 用测试集评估分类器的性能
evaluator = Ml::Evaluators::Accuracy.new(test_data.map { |example| example[-1] })
accuracy = evaluator.evaluate(test_data.map { |example| classifier.classify(example) })

puts "分类器的准确率：#{accuracy}"

在上述示例中，我们首先导入所需的库。然后，我们加载鸢尾花数据集，并将其分割成训练集和测试集。我们使用训练集训练一个朴素贝叶斯分类器，并使用测试集评估分类器的准确性。

以上是一个基本的Ruby机器学习demo的示例，当然还有很多其他的机器学习算法和任务可以在Ruby中实现。这只是一个入门级的示例，可以根据具体需求进行扩展和改进。