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最近找了一下Machine Learning方面的第三方库，感觉machine learning和视觉的结合越来越多，自己以后一定也会在处理视觉的问题中用到machine learning的方法，所谓“工欲善其事必先利其器”，因此打算熟悉一下第三方库的用法，为以后使用缩短时间。网上存在很多ML的库，没有人做过系统的比较和评价，很难说哪一个比较好，这也造成一定的麻烦，不知道该如何选择。
Torch库是最容易搜到的，库的说明文档也很齐全，例子也比较多，貌似不错，但是仔细看后才发现，Torch和很多C++常用的东西不兼容，比如stl的容器就不能用，这也得库未免会在开发中造成一些麻烦，比如从前的代码不能重用，容器这么好的东西自己是绝对不愿意舍去的，所以Torch就排除了。但是看起来Torch也是很优秀的，并且现在一直在更新，融入新的算法，所以大家有感兴趣的还是可以看一看，下面就是Torch的网站：http://torch5.sourceforge.net/
MLC++包含了supervised learning算法，是Stanford University开发的，但是好像最近一次的更新还是在97年，文档也是比较齐全，但是介于其年代的久远（囧）和对输入数据的要求，还是不能使用，但是网上对MLC++的评价还是不错的，不知道是不是因为其“年龄大”而有了一定的知名度。MLC++网址：http://www.sgi.com/tech/mlc/
终于找到了个评论最好的库，据说很好用，而且一直更新，但是最悲剧的是居然是java库。Weka库网站很正规，文档和源码都有，还提供了一部分的dataSet共使用者测试，但是对我却是毫无用处了。Weka：http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
Waffles 库也是可以免费使用的库，它为我们提供了命令行的很多工具，当然其功能也有相应的C++实现类，库中包含很多Demo，来示范如何有效使用。文档相当的详尽，貌似还提供了绘图之类的功能，但是自己总是感觉它太过复杂，和自己的编程风格不太一致，用起来可能不顺手，大家有兴趣的可以去看一看，功能应该是很强大的，并且也是一直更新：http://waffles.sourceforge.net/
总算功夫不负有心人，最后找到了Shark library，Shark Machine learning library 比较符合我的使用习惯，支持C++的介乎所有内容，包括容器和模板，容易集成使用的自己的工程当中来，它除了包好learning的算法之外，还有一些线性和非线性优化，像梯度下降之类的优化算法，它总共包含8个模块，文档中除了对每一个类的说明之外，还有详细的Tutorial，来教你如何正确的使用，并且安装简单，能够很好的支持windows，同样也是一直在更新，并且号称速度比较快，能够和ＧＵＩ库一块使用，还提供了ＱＴ下的一些ｄｅｍｏ，鉴于以上优点，自己也就选择了Ｓｈａｒｋ，据说已经有了１０年的开发历史。http://shark-project.sourceforge.net/index.html
对于Ｓｈａｒｋ的安装并不复杂，下载Ｃｍａｋｅ后加载并生成可以在你的开发环境下使用的ｐｒｏｊｅｃｔ，然后再编译就可以了。接下来就是要试试它的功能了，如果有用过的希望大家一起交流，毕竟刚接触不知道它有没有什么局限性。
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