在本视频中，我将解释如何使用 SystemML。
SystemML 为
数据科学家提供了一种称为声明式机器学习或 DML 的类 R 语言，以实现机器学习算法。 以
下是 DML 脚本的示例。
在这个脚本中，我们生成一个随机矩阵 X，其中包含 1000 个列和
稀疏度 0.5。
行数由用户使用 $ 参数 nr 提供。
然后，我们将矩阵 X 与转置相乘并计算总和。 需
要注意的是，DML 只是简化了
机器学习算法的开发和部署。
它通过将算法语义与
基础数据表示和运行时执行计划分开来实现这一目标。
DML 具有足够的表现力，足以涵盖广泛的算法类别。
如描述性统计、分类、聚类、
回归、矩阵分解、降维、
生存模型和深度学习。
这些算法预先与 SystemML 一起打包，并可在 GitHub 上使用。
SystemML 还支持常用的数据转换任务，例如记录
、去微、弯曲、缩放和缺失值等。
SystemML 具有较低成本的编译器，可自动生成
混合运行时执行计划。
这些操作由单节点和分布式操作组成。
根据数据和群集特征（
如数据大小、数据稀疏度、群集大小和内存配置）生成这些计划。
在上一个示例中，如果用户指定了一个小线性，
那么 SystemML 可能会编译一个单节点计划。
另
一方面，如果线性很大，那么 SystemML 可能会编译 Hadoop 或 Spark 计划。
语言组件将
DML 脚本传递到语句块和语句的层次结构中。
它还执行语法分析、实时变量分析和
语义验证。
然后，我们为
每个语句构建一个高级运算符的有向循环图，称为 HOP。
SystemML 优化程序对此 HOP DAG 执行各种优化。
例如，代数简化重写、过
程间分析和矩阵乘法链优化。
每个 HOP DAG 被编译成一个挖掘的低水平运算符，称为斜率，
基于存储器估计，数据和聚类特征。
循环回到特定的运算符中，并且具
有相应的实时实现称为指令。
SystemML 在可嵌入、独立和群集模式下运行。
它还支持斯卡拉，Python 和 Java 中的各种 API。