SHOGUN ist eine Toolbox für maschinelles Lernen, deren Schwergewicht auf Kernmethoden in großen Maßstäben und besonders auf Support Vector Machines (SVM) liegt. Sie stellt ein generisches SVM-Objekt bereit, das die Schnittstelle zu mehreren unterschiedlichen SVM-Implementationen bildet, die alle von denselben zugrundeliegenden effizienten Kernel-Implementationen Gebrauch machen. Abgesehen von SVMs und Regression bietet SHOGUN auch eine Anzahl von linearen Methoden wie Linear Discriminant Analysis (LDA), Linear Programming Machine (LPM), (Kernel) Perceptrons und Algorithmen zum Trainieren von versteckten Markov-Modellen. SHOGUN kann von Programmen in C++, Matlab, R, Octave und Python verwendet werden. (non)