ML, abbreviazione di Meta Language, è un linguaggio di programmazione funzionale generico. Ha un ambito statico, il che significa che una variabile fa sempre riferimento al suo ambiente di primo livello. Il ML può essere definito un linguaggio funzionale impuro perché consente effetti collaterali, che la maggior parte dei linguaggi di programmazione funzionale non consente. Un effetto collaterale è quando una procedura modifica una variabile al di fuori del suo ambito.
Come la maggior parte dei linguaggi di programmazione, ML utilizza la valutazione ansiosa, quindi un'espressione viene valutata non appena è associata a una variabile. Ciò è in diretta opposizione alla valutazione pigra. Tuttavia, è ancora possibile ottenere una valutazione pigra attraverso l'uso di chiusure. ML viene utilizzato per la meta-programmazione o la scrittura di programmi che manipolano altri programmi. ML è noto per il suo utilizzo del sistema di tipi Hindley-Milner, che assegna automaticamente i tipi della maggior parte delle espressioni senza richiedere annotazioni di tipo esplicite e garantisce l'indipendenza dai tipi. ML è utilizzato anche per:
- Applicazioni scientifiche
- Fornitori di teoremi
- Analizzatori, compilatori e linguaggi di programmazione
- Applicazioni dei sistemi finanziari
- Bioinformatica e banche dati genealogiche
Caratteristiche di ML
ML è un linguaggio strettamente tipizzato, il che significa che un linguaggio ben digitato non causerà errori di tipo di runtime. È dotato di un sistema di gestione automatica della memoria tramite garbage collection, quindi la memoria viene allocata e liberata automaticamente dal compilatore. È supportato il polimorfismo parametrico, il che significa che una singola funzione polimorfica può essere scritta per accettare un parametro di qualsiasi tipo compatibile. Altre caratteristiche includono:
- Funzioni di prima classe
- Digitazione statica
- Digitare interferenza
- Pattern matching per argomenti funzionali
- La gestione delle eccezioni
- Tipi di dati algebrici
ML è anche l'abbreviazione di machine learning, un tipo di analisi dei dati che utilizza algoritmi per apprendere dai dati.