mlpack 是一个C++的机器学习库，它重点在于其扩展性、高速性和易用性。它的目的是让新用户通过简单、一致的API使用机器学习，同时为专业用户提供C++的高性能和最大灵活性。他的性能超出大量类似的机器学习库，如WEKA、Shogun、MATLAB、mlpy及sklearn，这一对比工作可以参考文献[1]。
mlpack含有丰富的文档和教程，可以参考项目主页。教程中包含的算法有：近邻搜索（NeighborSearch）、范围搜索（RangeSearch）、线性回归（LinearRegression）、欧几里德最小生成树（The Euclidean Minimum Spanning Tree）、K-均值（K-Means）、FastMKS（Fast max-kernel search）等。
mlpack提供了大量的类或API供程序调用，同时还提供了很多可执行程序供不懂C++的用户使用。这些可执行文件包括：allkfn, allknn, emst, gmm, hmm_train, hmm_loglik, hmm_viterbi, hmm_generate, kernel_pca, kmeans, lars, linear_regression, local_coordinate_coding, mvu, nbc, nca, pca, radical, sparse_coding。
示例代码：
#include<mlpack/methods/range_search/range_search.hpp>using namespace mlpack::range; // Our dataset matrix, which is column-major. extern arma::mat dataset; // The 'true' option indicates that we will use naive calculation. RangeSearch<> a(dataset, true); // The vector-of-vector objects we will store output in. std::vector> resultingNeighbors; std::vector> resultingDistances; // The range we will use. The upper bound is DBL_MAX. math::Range r(5.0, DBL_MAX); // [5.0, inf). a.Search(r, resultingNeighbors, resultingDistances);
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一：简介 1.1 mlpack介绍 mlpack是一个快速、灵活的机器学习库（c++编写），其目的是提供快速便捷的机器学习算法。mlpack将这些算法提供为简单的命令行程序，Python绑定和C ++类，然后可以在c++代码用或者Python中调用他们来完成机器学习的工作。 1.2 mlpack集成方法
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源码 主要构造函数头文件： template<typename WeakLearnerType = mlpack::perceptron::Perceptron<>, typename MatType = arma::mat> class AdaBoost { public: /** * Constructor. This runs the AdaBoost.MH
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mlpack中的文件格式和加载数据 介绍 mlpack支持多种数据和模型格式，可通过 mlpack::data::Load（）函数在其命令行程序和使用mlpack的C ++程序中使用。 简单在C++中加载数据的实例 下面的示例代码片段使用C++将不同格式的数据加载到Armadillo矩阵对象（arma :: mat）或模型中。 using namespace mlpack; arma::mat m
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源码 /** * This class implements a simple perceptron (i.e., a single layer neural * network). It converges if the supplied training dataset is linearly * separable. * * @tparam LearnPolicy Options
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mlpack 是一个C++的机器学习库，它重点在于其扩展性、高速性和易用性。它的目的是让新用户通过简单、一致的API使用机器学习，同时为专业用户提供C++的高性能和最大灵活性。他的性能超出大量类似的机器学习库，如WEKA、Shogun、MATLAB、mlpy及sklearn,适合机器学习算法的工程化 以下代码示例了mlpack 训练随机森林分类模型，并保存、加载网络，预测结果 #include "
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本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/1cd6a04d/，欢迎阅读最新内容！ tutorial to compile and install mplack on ubuntu 16.04 Guide mlpack: a scalable C machine learning library dependencies Armadillo >= 6.500.0 Boost
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0.官网 https://www.oschina.net/p/mlpack?hmsr=aladdin1e1 1.简介 mlpack是一个快速、灵活的机器学习库（c++编写），其目的是提供快速便捷的机器学习算法。mlpack将这些算法提供为简单的命令行程序，Python绑定和C ++类，然后可以在c++代码用或者Python中调用他们来完成机器学习的工作。它重点在于其扩展性、高速性和易用性。它的目的
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环境 Deepin 下载安装 sudo apt-get install libmlpack-dev sudo apt-get install libboost-all-dev # mlpack依赖Boost 创建工程mlpack_test … 编写 CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION 3.0.0) project(mlpack_test)
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Python 有着海量的可用于数据分析、统计以及机器学习的库，这使得 Python 成为很多数据科学家所选择的语言。 下面我们列出了一些被广泛使用的机器学习及其他数据科学应用的 Python 包。 Scipy 技术栈 Scipy 技术栈由一大批在数据科学中被广泛使用的核心辅助包构成，可用于统计分析与数据可视化。由于其丰富的功能和简单易用的特性，这一技术栈已经被视作实现大多数数据科学应用的必备品了。
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主要内容 前言 课程列表 推荐学习路线 数学基础初级 程序语言能力 机器学习课程初级 数学基础中级 机器学习课程中级 推荐书籍列表 机器学习专项领域学习 致谢 前言 我们要求把这些课程的所有Notes,Slides以及作者强烈推荐的论文看懂看明白，并完成所有的老师布置的习题，而推荐的书籍是不做要求的，如果有些书籍是需要看完的，我们会进行额外的说明。 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资
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机器学习与人工智能学习笔记，包括机器学习、深度学习以及常用开源框架（Tensorflow、PyTorch）等。 机器学习算法 _图片来自scikit-learn_。 机器学习全景图 _图片来自http://www.shivonzilis.com/_。
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机器学习与人工智能学习笔记，包括机器学习、深度学习以及常用开源框架（Tensorflow、PyTorch）等。
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“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。集成学习就是利用了这样的思想，通过把多分类器组合在一起的方式，构建出一个强分类器；这些被组合的分类器被称为基分类器。事实上，随机森林就属于集成学习的范畴。通常，集成学习具有更强的泛化能力，大量弱分类器的存在降低了分类错误率，也对于数据的噪声有很好的包容性。
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从sklearn加载流行数字数据集。数据集模块，并将其分配给可变数字。 分割数字。将数据分为两组，分别命名为X_train和X_test。还有，分割数字。目标分为两组Y_训练和Y_测试。 提示：使用sklearn中的训练测试分割方法。模型选择；将随机_状态设置为30；并进行分层抽样。使用默认参数，从X_序列集和Y_序列标签构建SVM分类器。将模型命名为svm_clf。 在测试数据集上评估模型的准确
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主要内容：机器学习,深度学习,机器学习与深度学习的区别,机器学习和深度学习的应用人工智能是近几年来最流行的趋势之一。机器学习和深度学习构成了人工智能。下面显示的维恩图解释了机器学习和深度学习的关系 - 机器学习 机器学习是让计算机按照设计和编程的算法行事的科学艺术。许多研究人员认为机器学习是实现人类AI的最佳方式。机器学习包括以下类型的模式 - 监督学习模式 无监督学习模式 深度学习 深度学习是机器学习的一个子领域，其中有关算法的灵感来自大脑的结构和功能，称为人工神经网络。
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主要内容：数据量,硬件依赖,特色工程在本章中，我们将讨论机器和深度学习概念之间的主要区别。 数据量 机器学习使用不同数量的数据，主要用于少量数据。另一方面，如果数据量迅速增加，深度学习可以有效地工作。下图描绘了机器学习和深度学习在数据量方面的工作 - 硬件依赖 与传统的机器学习算法相反，深度学习算法设计为在很大程度上依赖于高端机器。深度学习算法执行大量矩阵乘法运算，这需要巨大的硬件支持。 特色工程 特征工程是将领域知识放入指定特征的