Shark丨强大的开源C++机器学习库

Shark

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。
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 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
  • 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

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