　　SHOGUN是一款机器学习工具箱，主要是注重于大型的内核方法和支持矢量机（SVM）的工具箱。

它提供了一个通用的SVM对象界面连接到不同的SVM实现和高效的内核实现。除了支持SVMs和回归分析

，SHOGUN还具有一些像线性判别分析（LDA）、线性规划机（LPM）、（内核）感知器和算法隐藏
Markov模型的线性方法。SHOGUN可用于C++、Matlab、R、Octave 和 Python。
　　SHOGUN 1.1.0该版本中引入了“转换器”概念，能够构建任意嵌入的功能。还包括了一些新的降

维技术和降维工具箱显著的性能改进。其他改进包括一个重要的编译速度，各种模块化接口和算法错

误修正，并提高了Cygwin、Mac OS X 和clang++ 的兼容性。Github上的问题是现在用于跟踪错误和
问题。