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1、SharkMachineLearningLibrary安装配置运行分类: ML/DM2013-05-2917:24 1043人阅读 评论(1) 收藏 举报machinelearning这两天开始折腾ML的开源库,ML的开源库有很多,比如Torch,MLC,Weka(基于java),Waffles,Shark,scikit,opencv-ml,等等,综合比较了各个开源库的优劣,决定搞搞以下几个库:1.Shark,基于c++2.scikit,基于python3.weka,基于java4.opencv-ml,基于c++,图像处理中用的比较多,之前已接触过花了一个下午的时间终
2、于成功安装配置Shark,感觉Shark库还是挺强大的,基本上包含了常用的ML算法,而且是基于C++,用起来比较顺手。环境:win32,vs10网上对于Shark的安装的相关文章很少,以下内容基本参考:(感谢分享)http://www.cnblogs.com/xiangwengao/archive/2013/05/04/3059632.htmlhttp://www.cnblogs.com/xiangwengao/archive/2013/05/01/3052821.htmlhttp://www.cnblogs.com/xiangwengao/archive/2013/
3、05/01/3052827.html一、Shark——之正确获取有两篇错误安装方法.这两篇介绍的获取Shark路径都有问题,根本不可用或者获取不了.(我已验证过确实这样)第1篇错误http://www.iteye.com/news/27669 .严重不对,因为SVN下载的是开发版,有时会缺少文件导致VS编译不成功,最终无法使用.我在按照svn下载安装时,缺少LinAlg的文件,根本无法使用.坚决建议大家别采用.第2篇错误 http://shark-project.sourceforge.net/,根本找不到文件,地址早就失效了.该篇文章后面介绍的安装和使用还凑合.正确
4、的下载地址:https://sourceforge.net/projects/shark-project/files/Shark%20Core/下载zip文件进行安装.版本:2.3.4Shark利用CMake进行编译,需要C++Boost库支持.具体后续.二、Shark——之安装篇SharkMachineLearningLibrary的主页链接是:http://shark-project.sourceforge.net/,shark是由德国波鸿大学开发的,曾获得2011年世界开源大赛金奖。shark基于C++的泛型编程,里面大量使用了模板,因此封装性和继承性极佳。由于
5、是基于C++的,所以函数的效率还是不错的。shark的库主要分为4部分1.ReClaM 回归与分类模块涵盖了线性方法、神经网络、SVM、Kernel等2.EALib 进化计算模块3.MOO-EAlib 多目标的进化计算4.Fuzzy 模糊计算模块OK,开始吧,下面进入安装过程。shark的函数库可以安装在Microsoft,Linux,Mac的操作系统上,本文介绍其在MicrosoftWindows上的安装过程。值得注意的是,在下载的shark包路径Shark/doc/TutorialsOld/下面有一个在各种平台下的安装说明,但是比较老。第一步
6、,准备安装软件,产生编译文件。跨平台编译工具Cmakev2.8,MircosoftVisualStdio2005或更高版本。我的shark包的路径在D:/shark,cmake的设置如下点击configure按钮,选择我们需要的编译器VS2005,然后再点击Generate。完成后显示如下这时候去看看D:/build_shark路径下,cmake已经为我们生成了VS2005需要的编译文件了第二步,使用VS2005编译连接,得到我们需要的shark.lib静态链接库。双击build_shark文件夹下面的shark.sln,把工程导入到vs2005编译环境下。这里大家就
7、可以看到shark自带的所有实例工程和shark.lib的工程了,可以选择工具栏的“生成”—>“重新生成解决方案”,这时候vs2005就会为我们生成所有的实例程序,由于实例比较多,整个过程可能持续数分钟,出去喝杯茶吧,保持耐心哦。当然,我是为了演示一下实例程序,所以选择重新生成了,你可以根据自己的需要选择特定的工程,比如,你打开shark.vcproj,就会生成shark.lib。这里再称赞一下德国人的严谨精神,70个工程,作为一个开源库居然没有错误一次编译成功,做工精细啊。OK,编译完成后,看看build_shark文件夹下面多出来了好几个文件件,
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