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SHOGUN 1.1.0發佈 機器學習工具箱

來源：互聯網
上載者：User
關鍵字 機器學習 SHOGUN 學習工具
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SHOGUN是一款機器學習工具箱，主要是注重于大型的內核方法和支援向量機（SVM）的工具箱。 它提供了一個通用的SVM物件介面連接到不同的SVM實現和高效的內核實現。 除了支援SVMs和迴歸分析，SHOGUN還具有一些像線性判別分析（LDA）、線性規劃機（LPM）、（內核）感知器和演算法隱藏Markov模型的線性方法。 SHOGUN可用於C++++、Matlab、R、Octave 和 Python。

SHOGUN 1.1.0該版本中引入了「轉換器」概念，能夠構建任意嵌入的功能。 還包括了一些新的降維技術和降維工具箱顯著的性能改進。 其他改進包括一個重要的編譯速度，各種模組化介面和演算法錯誤修正，並提高了Cygwin、Mac OS X 和clang++ 的相容性。 Github上的問題是現在用於跟蹤錯誤和問題。

軟體資訊：HTTP://www.shogun-toolbox.org/

下載位址：ftp://shogun-toolbox.org/shogun/releases/1.1/sources/shogun-1.1.0.tar.bz2

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