SHOGUN机器学习工具箱
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 支持 C++、MATLAB、R 和 Python 等语言。
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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 支持 C++、MATLAB、R 和 Python 等语言。