簡介
mlpack是一個C++機器學習庫，側重於可擴展性、速度和易用性。它的目的是通過一個簡單的、前後一致的API讓新用戶使用機器學習成為可能，同時利用C++語言特徵為專家用戶提供最好的性能和最大的靈活性。這些通過提供一系列命令行執行程序完成，就像使用一個黑箱，而且專家用戶和研究者可以容易的更改一個模塊化的C++ API的內部算法。
m'lpack
這種方法的結果就是mlpack的性能大幅度超過其他競爭的機器學習庫；
mlpack由全世界的貢獻者開發。基於伯克利發行軟件許可的第三個條款免費發行。（比1.0.12更老的版本基於GNU通用公共授權規定發行：LGPL，第3版。）
安裝
mlpack存儲在許多Linux的發行版本中，所以在你的系統中使用程序包管理器可能更容易一些。例如：在Ubuntu上，你可以使用下面的命令安裝mlpack。
1.$ sudo apt-get install libmlpack-dev
如果mlpack不能在你的系統的程序包管理器中使用，那麼你可以按照下面的步驟編譯和安裝mlpack源文件。
Mlpack使用CMake作為生成系統，允許幾個靈活的生成配置選項。你可以查詢大量的CMake教程得到更多的文件，但是這個教程應該足夠讓你在大多數Linux和類UNIX系統中（包括OS X）成功生成和安裝mlpack。如果你想在Windows操作系統中生成mlpack，請看這裡。
首先下載mlpack。
當mlpack的源文件完成解壓，你可以創建一個生成目錄。
1.$ cd mlpack-2.2.5
2.$ mkdir build
這個目錄可以是任何名字，不僅僅是“build”，但是“build”足夠了。
mlpack依賴項
mlpack依賴下面的庫，它們需要被安裝在系統中並有一些頭文件出現。
- Armadillo >=4.200.0（支持LAPACK（線性代數程序包）)
- Boost（math_c99, program_options, serialization, unit_test_framework, heap, spirit）>=1.49
在Ununtu和Debian中，你可以通過apt獲得所有這些依賴項：
1.# apt-get install libboost-math-dev libboost-program-options-dev
2. libboost-test-dev libboost-serialization-dev libarmadillo-dev binutils-dev
配置CMake
運行CMake相當於使用autotools運行./configure。
如果你工作中使用mlpack的svn trunk版本，且不帶任何選項運行CMake，它將配置這個生成項目帶有調試符號和分析信息：如果你工作中使用發行版本的mlpack，不帶任何選項運行CMake，它將配置這個生成項目不帶調試符號和分析信息（為了速度）。
1.$ cd build
2.$ cmake ../
你可以手動指定選項去編譯或不編譯調試信息和分析信息（也就是說盡可能快）：
1.$ cd build
2.$ cmake -D DEBUG=OFF -D PROFILE=OFF ../
Mlpack允許的全部選項為：
- DEBUG=(ON/OFF): compile with debugging symbols (default ON in svn trunk, OFF in releases)
- PROFILE=(ON/OFF): compile with profiling symbols (default ON in svn trunk, OFF in releases)
- ARMA_EXTRA_DEBUG=(ON/OFF): compile with extra Armadillo debugging symbols (default OFF)
- BUILD_TESTS=(ON/OFF): compile the mlpack_test program (default ON)
- BUILD_CLI_EXECUTABLES=(ON/OFF): compile the mlpack command-line executables (i.e. mlpack_knn, mlpack_kfn, mlpack_logistic_regression, etc.) (default ON)
- TEST_VERBOSE=(ON/OFF): run test cases in mlpack_test with verbose output (default OFF)
每個選項都可以被指定給帶有‘-D’標記的CMake。其他工具也可以用於配置CMake，但是它們沒有被記錄在這裡。
生成mlpack
一旦CMake配置好，生成庫就像打出‘make’一樣簡單。這將生成所有庫組件和‘mlpack_test’。
1.$ make
2.Scanning dependencies of target mlpack
3.[ 1%] Building CXX object
4.src/mlpack/CMakeFiles/mlpack.dir/core/optimizers/aug_lagrangian/aug_lagrangian_test_functions.cpp.o
5.
<.../>如果你不想生成每一個庫，可以指定你想生成的單個組件。
1.$ make mlpack_pca mlpack_knn mlpack_kfn
一個有趣的特殊組件是mlpack_test，它是運行mlpack的測試組件。你可以使用這個命令生成這個組件：
1.$ make mlpack_test
然後運行所有的測試組件或單個的測試組件：
1.$ bin/mlpack_test
2.$ bin/mlpack_test -t KNNTest
如果生成失敗，而你不能找到為什麼失敗，在Github上註冊一個賬戶，提交這個問題，mlpack的開發人員將會盡快幫你解決，
或者在irc.freenode.netm上的mlpack的IRC中也可以找到mlpack的幫助。
安裝mlpack
如果你想將mlpack安裝在/usr/include/mlpack/、/usr/lib/和/usr/bin/中，當它生成後，確保你有root權限（或向那兩個目錄的寫入許可），然後簡單的打出：
1.# make install
現在你可以通過名字運行可執行程序；你可以使用-lmlpack鏈接到mlpack，mlpack的頭文件可以在目錄/usr/include/mlpack/中找到。
示例
最近鄰搜索是一個常見的機器學習任務。在這個背景下 ，我們有一個查詢數據集和一個參考數據集。對於在查詢數據集中的每個點，我們希望知道參考數據集中距離給定查詢點最近的k個點。
或者，如果查詢和參考數據集是相同的，問題可以更簡單的說明：對於每個數據集中的點，我們希望知道距離那個點最近的k個點。
Mlpack提供：
一個簡單的命令行程序包運行最近鄰搜索（和最遠鄰搜索）。
一個簡單的C++接口用於完成最近鄰搜索（和最遠鄰搜索）。
一個通用的、可擴展的和強大的C++類（鄰域搜索）用於複雜算法。
命令行‘mlpack_knn’
在mlpack中完成最近鄰搜索最簡單的方式是使用mlpack_knn程序包。這個程序將完成最近鄰搜索，並將得到的鄰近點放入一個文件，同時將對應的距離放入另一個文件。輸出文件被整理為第一行對應第一個被查詢點的最近鄰點，第一列對應最近的點，以此類推。
還有幾個簡單用法的例子（和輸出結果）。由於使用了選項‘-v’，因此輸出是給定的。更多關於每個選項的文檔可以通過這個語句找到。這裡列舉一個。
TraverserType策略類
鄰域搜索NeighborSearch類提供的最後一個模板參數是TraverserType類。它具有的策略是在單一樹或者雙樹搜索模式下遍歷樹。默認情況下，它被設置為使用指定TreeType（成員TreeType::DualTreeTraverser）的默認遍歷器。
這個類必須實現下面兩種方法：
1.// Instantiate with a given RuleType.
2.TraverserType(RuleType& rule);
3.
4..// Traverse with two trees.
5.void Traverse(TreeType& queryNode, TreeType& referenceNode);
RuleType類用在遍歷器中時提供下面的功能：
1.// Evaluate the base case between two points.
2.double BaseCase(const size_t queryIndex, const size_t referenceIndex);
3.
4.// Score the two nodes to see if they can be pruned, returning DBL_MAX if they
5.// can be pruned.
6.double Score(TreeType& queryNode, TreeType& referenceNode);
注意任何指定的遍歷器必須滿足修剪雙樹遍歷的定義，其在文章”Tree-independent dual-tree algorithms”中指定。
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