SystemML 是灵活的，可伸缩机器学习 (ML) 语言，使用 Java 编写。机器学习 (ML) 是指无需显式的编程即可让计算机学习的能力。
SystemML 与众不同的是：
(1) 可定制算法
(2) 多个执行模式，包括单个，Hadoop 批量和 Spark 批量,
(3) 自动优化
SystemML 先进的机器学习主要基于两方面：
SystemML 语言，声明式机器学习 (DML)。SystemML 包含线性代数原语，统计功能和 ML 指定结构，可以更容易也更原生的表达 ML 算法。算法通过 R 类型或者 Python 类型的语法进行表达。DML 通过提供灵活的定制分析表达和独立于底层输入格式和物理数据表示的数据显著提升数据科学的生产力。
其次，SystemML 提供自动优化功能，通过数据和集群特性保证高效和可伸缩。SystemML 可以在 MapReduce 或者 Spark 环境运行。
Apache SystemML 1.2.0 发布了，该版本的更新内容包括下面列出的功能增强、新增功能和其他变更。 新的内置 Functions/Operations/Scripts/Features Factorization Machines Support for functions with default parameters exists() for checking of existing variables Triangular matrix functions: lower.tri() and upper.tri() New nary min/max operations as.matrix() over list of scalars Function calls with named f...
Apache 软件基金会宣布 Apache SystemML 从孵化器毕业，正式成为 Apache 顶级项目（TLP）。 Apache SystemML 是一个优化大数据的机器学习平台，为使用大数据的机器学习提供了最佳的工作场所。 它可以在 Apache Spark上运行，会自动缩放数据，逐行确定代码是否应在驱动程序或 Apache Spark 群集上运行。 使用 Apache SystemML，数据科学家能够在不了解分布式编程的情况下，使用高级语言概念实现算法。 根据数据大小/形状和数据稀...
Apache SystemML 0.9.0-incubating 发布了，SystemML 是灵活的，可伸缩机器学习 (ML) 语言，使用 Java 编写。机器学习 (ML) 是指无需显式的编程即可让计算机学习的能力。 该版本改进内容包括： *APIs* Improvements to MLContext and to MLPipeline wrappers *Data Ingestion* Data conversion utilities (from RDDs and DataFrames) Data transformations on raw data sets *Optimizations* Extensions...
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