机器学习工具箱 SHOGUN
jopen
12年前
SHOGUN是一个机器学习工具箱，其重点是在大尺度上的内核的方法，特别是支持向量机（SVM）的学习工具箱。它提供了一个通用的SVM对象接口 连接到几个不同的SVM的实现中，所有相同的底层，高效的内核实现利用。除了支持向量机和回归，SHOGUN还包含有大量的线性方法，如线性判别分析 （LDA），线性规划机（LPM），（内核）的感知，和算法训练隐马尔可夫模型。 SHOGUN可以从C++，MATLAB，R，八度，和Python。
