/** \mainpage SHOGUN 项目文档


  \image html shogun_logo.png

  \section intro_sec 简介
  SHOGUN是一个关于大规模机器学习的工具包，它尤其关注支持向量机（SVM）。它提供
  一个SVM的通用对象来支持不同的SVM实现，其中包括LibSVM,SVMLight, SVMLin及GPDT。
  每一种SVM都可支持多种核函数。SHOGUN除了实现绝大部分常见的核函数，如线性核函数、
  多项式核函数、高斯核函数及Sigmoid核函数等，同时还实现一些字符串核函数，如Locality Improved、
  Fischer、TOP、Spectrum、 Weighted Degree等。对于字符串核函数，还实现了
  LINADD优化。同时SHOGUN也支持自定义核函数。它的一个重要功能就是可以将许多个
  子核函数作线性加权，并且这些子核函数不必作用于相同的定义域。子核函数的权重可
  以通过多重核函数学习（Multiple Kernel Learning）获得。目前可以支持SVM处理二类
  分类问题和回归问题。同时SHOGUN还实现了其它线性方法，如线性判别分析（LDA），
  线性规划学习器（LPM），（核函数）感知器和训练HMM模型的特征算法等。输入可以是
  密集矩阵、称疏矩阵或者字符串，数据类型可是int/short/double/char，并且可以将其中一种类型转换为
 另外一种。此外，还可以使用预处理器对输入feature进行预处理（如减去均值）。

  SHOGUN使用C++实现，但同时为Matlab(tm)， R, Octave和Python 提供接口\ref interfaces "(参看接口)"

  \li \subpage installation
  \li \subpage screenshots
  \li \subpage tutorial
  \li \subpage examples
  \li \subpage methods
  \li \subpage interfaces
  \li \subpage faq
  \li \subpage authors
  \li \subpage license


  shogun作者致。
*/
