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Descripción del Proyecto

SHOGUN is a machine learning toolbox whose focus is on large scale kernel methods and especially on Support Vector Machines (SVM). It provides a generic SVM object interfacing to several different SVM implementations, all making use of the same underlying, efficient kernel implementations. Apart from SVMs and regression, SHOGUN also features a number of linear methods like Linear Discriminant Analysis (LDA), Linear Programming Machine (LPM), (Kernel) Perceptrons, and algorithms to train hidden Markov models. SHOGUN can be used from within C++, Matlab, R, Octave, and Python.

System Requirements

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2012-09-06 10:24
2.0.0

Esta actualización añade muchas mejoras, nuevas características y correcciones de errores. Todo lo que se ha realizado antes y durante el verano Google de código 2012 incluye. Los estudiantes han implementado varias novedades como salida estructurado de aprendizaje, procesos Gaussianos, SVM variable latente (y estructurado de aprendizaje de salida), pruebas estadísticas en núcleo reproduciendo espacios, varios multitarea algoritmos de aprendizaje y varias mejoras de usabilidad, para nombrar unos pocos.
Tags: Major feature enhancements
This major update adds many improvements, new features, and bugfixes. It includes everything which has been carried out before and during the Google Summer of Code 2012. Students have implemented various new features such as structured output learning, gaussian processes, latent variable SVM (and structured output learning), statistical tests in kernel reproducing spaces, various multitask learning algorithms, and various usability improvements, to name a few.

2011-12-13 13:50
1.1.0

Esta versión introdujo el concepto de 'convertidores', que permite construir incrustaciones de funciones arbitrarias. También incluye algunas nuevas técnicas de reducción de dimensión y mejoras de rendimiento significativas en el Kit de herramientas de reducción de dimensionalidad. Otras mejoras incluyen una tarificación de compilación importante, varias correcciones para interfaces modulares y algoritmos y mejor Cygwin, Mac OS X y compatibilidad clang ++. Github cuestiones ahora se utiliza para el seguimiento de errores y problemas.
Tags: Feature Enhancements, cleanups, Bugfixes
This release introduced the concept of 'converters', which enables you to construct embeddings of arbitrary features. It also includes a few new dimension reduction techniques and significant performance improvements in the dimensionality reduction toolkit. Other improvements include a significant compilation speed-up, various bugfixes for modular interfaces and algorithms, and improved Cygwin, Mac OS X, and clang++ compatibility. Github Issues is now used for tracking bugs and issues.

2011-09-01 12:16
1.0.0

Esta versión incluye las interfaces con los nuevos lenguajes como Java, C #, Ruby y Lua, un marco de modelo de selección, muchas de las técnicas de reducción de dimensiones, la estimación de Gauss mezcla modelo, y un marco integral para el aprendizaje en línea.
Tags: Major feature enhancements, Bugfixes, Code cleanup
This release features interfaces to
new languages including Java, C#, Ruby, and Lua, a model selection framework, many dimension reduction techniques, Gaussian Mixture Model estimation, and a full-fledged online learning framework.

2010-12-07 23:55
0.10.0

Esta es una nueva versión con una gran cantidad de cambios de usuario interna, pero también es visible. En primer lugar, que ahora incluye una serie de aplicaciones (en la carpeta de aplicaciones) y todos los conjuntos de datos están contenidos en un archivo comprimido separado. Para el usuario, la característica más interesante e importante es el apoyo de serialización. Ahora se puede volcar cualquier objeto shogun en el disco y cargarlo más tarde. Los formatos soportados incluyen la serialización. HDF5, ASCII. json, en formato XML, y la versión de Python salmuera 1 y 2.
This is a major new release with lots of internal but also user visible changes. First of all, it now includes a number of applications (in the applications folder) and all the data sets are now contained in a separate tarball. For the user, the most interesting and important feature is serialization support. One can now dump any shogun object to disk and load it later on. Supported serialization formats include .hdf5, ascii, .json, XML formats, and Python pickle version 1 and 2.

2010-05-31 23:14
0.9.3

Este comunicado contiene varias mejoras, limpieza, así como correcciones de errores. Una serie de núcleos múltiples y la nueva cadena de clase MKL se llevaron a cabo. Apoyo a python-dbg se añadió. Los flotadores son ahora aceptados como entrada para los núcleos personalizados que ahora pueden ser más de 4 GB de tamaño. instalación de Python utiliza distutils ahora. Estática vinculación se ha solucionado, así como los núcleos lineales dispersos función add_to_normal.
Tags: Code cleanup, Bugfixes, Feature Enhancements
This release contains several enhancements, cleanups, and bugfixes. A number of new string kernels and multi-class MKL were implemented. Support for python-dbg was added. Floats are now accepted as input for custom kernels that now can be more than 4GB in size. Python installation uses distutils now. Static linking has been fixed, as well as the sparse linear kernels add_to_normal function.

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