机器学习工具包SHOGUN用户文档翻译完成

最近抽时间翻译了机器学习工具包SHOGUN的技术文档，这真不是一件容易的活。

首先需要把软件的基本架构搞懂。例如SHOGUN有一套自己的内存管理机制，主要原理就是引用计数。如果不先把这个搞懂，看其它的源代码就会有很多不明白的地方。另外SHOGUN主要还是通过继承来扩展， 所以几个重要的基本类一定要搞清楚，如CFeatures， CKernel。

对SHOGUN实现的算法要了解。SHOGUN中实现了很多算法，要一个个搞懂不太容易。但是它的核心是SVM，各种SVM的基本思想都是类似的，所以必须得知道SVM的基本原理。自己之前对SVM也不熟悉，所以翻译的时候还一边看<An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods >， 这书还是很好看的，但是现在还没看完，呃。这书还有中文版，但感觉译得不好，推荐大家看原书。

翻译的时候遣词造句不容易。其实SHOGUN文档都是一些很简单的句型，但是有些句子英文意思很好懂，但就是找不到一个很好懂的中文句子来翻译。没办法，只能怪自己的中英文水平都太烂，＝＝！。翻译过程中还专门了解了一下科技翻译要注意的地方，然后看到了侯捷以前写的一篇文章<科技翻译面面观 >。他翻译的书我看过几本，感觉还是不错的，而他写的这篇文章也不愧文章的名字－－面面观，讲得的确挺全。如文章提到的应该保留一些英文术语，我翻译的过程中也保留了一些英文术语，把它们译成中文实在很别扭。另外文章里还提到，做研究还是直接看原文比较好，我也觉得其实翻译这些文档意义可能不大，顶多就方便入门罢了。大部分的科技文献都是英文的，你能都翻译过来吗？翻译过来都能保证质量吗？还不如好好把英文这门用得最广的外语学好。

最后总结一下SHOGUN这个软件包的优点，希望能有更多人来使用这个优秀的软件包并参与到这个开源项目中来。开源带给我们很多，你