开源工具:强大的开源C++机器学习库Shark
2013-10-18 14:33
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Shark 是一个快速、模块化、功能丰富的开源 C++ 机器学习库,提供了各种机器学习相关技术,比如线性/非线性优化、基于内核学习算法、神经网络等。Shark 已经应用于多个现实项目中。
机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。
Shark 目前提供的机器学习功能如下:
监督式学习
线性判别分析(LDA),Fisher–LDA
朴素贝叶斯分类器
线性回归
针对单类分类、二进制和真实多类分类的支持向量机(SVM)
多层前馈和周期性的人工神经网络
径向基核函数(Radial basis function)网络
正则化网络、高斯过程回归
最近邻迭代、回归迭代
决策树和随机森林
无监督学习
主成分分析
有限玻尔兹曼机(包括许多最先进的学习算法)
分层聚类
高效的基于距离聚类的数据结构
演化算法
单目标优化(例如 CMA-ES)
多目标优化
模糊系统
基本线性代数和优化算法
Shark 依赖于 Boost 和
CMake,其源码基于
GPLv3协议,兼容 Windows、Solaris、MacOS X 和 Linux 平台。
详细信息:http://image.diku.dk/shark/sphinx_pages/build/html/index.html
下载地址:Shark machine learning library
------------------------------------------------------------------------
版权声明:
转自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-872-1-1.html
机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。
Shark 目前提供的机器学习功能如下:
监督式学习
线性判别分析(LDA),Fisher–LDA
朴素贝叶斯分类器
线性回归
针对单类分类、二进制和真实多类分类的支持向量机(SVM)
多层前馈和周期性的人工神经网络
径向基核函数(Radial basis function)网络
正则化网络、高斯过程回归
最近邻迭代、回归迭代
决策树和随机森林
无监督学习
主成分分析
有限玻尔兹曼机(包括许多最先进的学习算法)
分层聚类
高效的基于距离聚类的数据结构
演化算法
单目标优化(例如 CMA-ES)
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基本线性代数和优化算法
Shark 依赖于 Boost 和
CMake,其源码基于
GPLv3协议,兼容 Windows、Solaris、MacOS X 和 Linux 平台。
详细信息:http://image.diku.dk/shark/sphinx_pages/build/html/index.html
下载地址:Shark machine learning library
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