使用C++机器学习库 mlpack

最近有几个程序需要用到机器学习，第一次接触，感觉还是很有用的！

看了一部分斯坦福的公开课，又了解了一些线性回归和逻辑回归的基本知识，准备利用这两个利器解决一下手头的问题。

首先是环境配置，由于最近使用c++，就搜索了一些c++的机器学习类库，然后就决定用mlpack。

开始打算在win下使用，就像boost一样编译然后用codeblocks调用，可是，发现这个类库还依赖于其他几个类库，自身对编译类库不是很熟悉，而且这些类库在win下编译比较麻烦，所以最终选择到ubuntu下开发。

废话结束，进入正题：

1.编译安装mlpack

首先下载最新的mlpack版本http://www.mlpack.org/index.html，我用的是1.0.8。

接下来需要解压和编译安装，下面是官方的指南：http://www.mlpack.org/doxygen.php?doc=build.html

1）解压

2）创建build目录：

$ cd mlpack-1.0.8
$ mkdir build

3）安装mlpack依赖的类库

mlpack依赖于一下类库：

• Armadillo >= 3.6.0 (with LAPACK support)
• LibXML2 >= 2.6.0
• Boost (math_c99, program_options, unit_test_framework, random)

后两个可以使用命令行apt直接获取：

# apt-get install libboost-math-dev libboost-program-options-dev
  libboost-random-dev libboost-test-dev libxml2-dev

对于Armadillo，如果使用apt获取，则不是最新版本，在使用的时候会出现问题，所以在此建议自己下载，编译安装。（在这里困扰了好久T_T）

首先下载最新的Armadillo：http://arma.sourceforge.net/download.html，我这里用的是4.200.0。

官网上同样有安装指南，这个库也许要几个依赖库才能编译安装，ubuntu下可以使用apt获得：

libopenblas-dev,liblapack-dev,libarpack-dev.

最后一个库貌似没有，不安装也行（暂时没发现错误- -）。

还需要安装cmake。

安装完依赖的库，解压下载的armadillo-4.200.0，进入文件夹后，执行

cmake .
  make

如果没有错，那么用管理员身份运行：

make install

期间可能遇到一个问题，（不知道是不是这一步中出现了……）error while loading shared libraries
这时候，需要执行：

sudo ldconfig

4）编译安装mlpack

进入刚才的build目录之后：

$ cd build
$ cmake ../

之后编译

$ make

之后以管理员身份安装

# make install

成功！

5）使用mlpack

源文件中有各种算法的例子，可以学习其使用方法，这里需要注意一点，在编译和链接时，都要加上-lmlpack -larmadillo，来包含所需库。