Shark是c++机器学习的库，提供了较好的抽象，用起来感觉跟我设想的ML差不多
另一个c++机器学习库是mlpack，但是依赖项较多，而且用起来感觉不是很对付
所以结论就是用Shark了
一、编译
先去官网下载源码。https://www.shark-ml.org
需要安装CMake，并且要把boost库配置并编译好
进入CMake-GUI，选择代码文件和build folder，然后config
然后是一些build选项
需要boost库，所以要指定位置，如果装boost时安装到了默认位置(如图，用homebrew装的)，那么就会自动找到。对window而言因为没有默认位置所以必然需要手动设置
Mac上不支持OpenMP，线性代数库使用的是Accelerate，这些都自动找到
然后是一些需要手动调整的地方
不需要build sample和test
一般来说build成static库，这是默认选项。但是boost默认用的却是dynamic，所以要手动勾选
这时会发现上面跟boost有关的选项用的库都是dylib，所以要重新config一次
另外因为mac上没有OpenMP所以对应选项要取消
重新config后boost用的库就变为.a文件了。
然后generate
此时build folder就会有xcode project，打开，将ALL_BUILD调整为release，然后编译
二、搭建工程
虽然编译库很容易，但是要在项目中使用却费功夫
官方推荐的是使用cmake生成工程文件，不过因为我要用的项目是其他库cmake出来的，所以只能手动添加并设置shark库
最终搞出来是build example然后参考example的程序是如何设置的
(1)头文件
下载的包里有一个include，这是需要包含的头文件。然而仅有这个还不够
CMake后在目标文件夹里还有一个include文件夹，内容是shark/Core/Shark.h，推测这个是根据CMake选项生成的头文件，也是需要的
可以在search path里添加两个文件夹，或者把这个Shark.h拷贝出来与其他头文件合并
工程里指定到include即可
还需要添加boost的头文件
(2)库
因为是CMake生成的所以链接库需要在other linker flag里添加，内容有：
/…/libshark.a
/usr/local/lib/libboost_serialization-mt.a
/usr/local/lib/libboost_filesystem-mt.a
/usr/local/lib/libboost_system-mt.a
-framework
Accelerate
因为使用了boost库，而且有些库不仅仅是头文件，所以要手动添加
使用了mac的线性代数库，这个通过-framework的方式添加
当然还有shark库自身
注：这个仅仅是在mac下的选项，在windows下肯定有其他的设置方法
建议build example然后照葫芦画瓢
再编译就可以了