type-inference - 机器学习中类型推断的局限性

标签 type-inference ml

我读到一些在行业中使用 ML 的人的轶事,他们说经常遇到类型推断限制,并且必须在程序中使用显式类型注释。谁能给出 ML 类型推断遇到问题的明确示例,并解释这些限制是否与不可判定有关?

最佳答案

可能是 this question/answer 的重复项。快速回答:Hindley/Milner 类型推断(如机器学习中使用的)仅限于 1 级多态性,也就是说,多态类型是类型系统的二等公民,例如函数参数本身不能是多态的。众所周知,高级多态性的类型推断(例如 System F,又名多态 lambda 演算)是不可判定的。

关于type-inference - 机器学习中类型推断的局限性,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/13080932/

相关文章:

sml - Basis 有标准的 "const"函数吗?

recursion - 用函数式语言实现快速排序

functional-programming - SML Ml 编程函数是具有 bool 条件的旧日期

sml - 以 ml 为单位的实数减法函数

scala - 方法返回类型的类型推断

.net - F# 和鸭式打字

java - 为什么在映射到 Callable<T> 时需要显式提供类型参数?

f# - 无限类型(又名递归类型)在 F# 中是不可能的吗?

java - 为什么将 Collections.emptySet() 与泛型一起使用在赋值中而不是作为方法参数?

haskell - 从语言实现的角度来看,函数式语言有何不同