SHOGUN является инструментарий машинного обучения которых акцент делается на больших масштабах методами ядра и особенно на машины опорных векторов (SVM). Проект предусматривает общий объект SVM взаимодействие с различными реализациями SVM, все с использованием тех же самых основных, эффективных implementations.Apart ядра из SVMs и регрессии, SHOGUN также имеет ряд линейных методов, как линейный дискриминантный анализ (ЛДА), линейное программирование машины (ЛПМ), (Kernel) Перцептроны и алгоритмы подготовки скрытых моделей Маркова. SHOGUN может быть использована внутри C + +, Matlab, R, Octave, и Python.What 'нового в этой версии: [читать полного изменения] · Эта версия включает интерфейсы для новых языков, включая Java, C #, Ruby, и Lua , рамки выбора модели, многие методы понижения размерности, гауссовские модели смеси оценку, а полноценный онлайн рамках обучения.