SHOGUN 3.1.0 发布,机器学习工具箱

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发布于 2014年01月06日
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SHOGUN 3.1.0 发布,此版本主要是修复了很多 bugs ,主要更新内容如下:

  1. 修复了关于  apply() 的内存泄露问题

  2. 支持像 protobuf 对象那样编写和阅读 shogun

  3. 自定义内核 Martices 现在大小 2^31-1 * 2^31-1

  4. 添加了 Multiclass ipython notebooks

  5. 支持 leave-one-out crossvalidation

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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最新评论(3

彼得
彼得

引用来自“NorthGod”的评论

啥时候提供windows编译版本就好了

python
o
osos
这是干嘛用的?
NorthGod
NorthGod
啥时候提供windows编译版本就好了
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