C++ 的機器學習庫，MLPACK 2.0.0 發布

MLPACK 是一個 C++ 的機器學習庫，其重點是可伸縮性、速度和易用。

MLPACK 2.0.0 發布，主要更新如下：

* Parallelization: the DET (density estimation trees) code is now
   parallelized with OpenMP.  As time goes on, parallelization will be
   added to other algorithms, but note that you can also use Armadillo
   with OpenBLAS, which will parallelize all the linear algebra calls.

 * Model saving and loading: where appropriate, all of the command-line
   programs now support loading and saving models.  So you can train,
   say, a logistic regression model, and save it for later use.  This is
   also possible with techniques like all-k-nearest-neighbor search,
   which allow you to save the tree built on the points.  Model
   serialization support is also available from C++, too, of course.

 * Significant refactoring: most machine learning algorithms now follow
   the same API, and documentation has been improved.

 * Tree-based algorithms now support multiple types of trees in a far
   easier manner.

 * The k-means code now supports five different algorithms, many of them
   far faster than the original implementation.

 * Add streaming decision trees (Hoeffding trees) for fast classifiers
   on huge datasets.  This supports both categorical and numeric
   features.

 * No more dependence on libxml2; boost::serialization is used instead.

 * Armadillo minimum version bump to 4.100.0.

 * All mlpack programs are now prefixed with 'mlpack_', so for instance
   'allknn' is now 'mlpack_allknn'.

詳情請看：發行說明。

來自： http://www.oschina.net//news/69885/mlpack-2-0-0