Shark：强大的开源C++机器学习库

申明：本文非笔者原创，原文转载自：http://sigvc.org/bbs/thread-872-1-1.html

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