kernel learn

最新推荐文章于 2024-07-18 16:59:18 发布

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本文从初学者的角度出发，探讨了Linux内核的基本目录结构及其重要组成部分。文章详细介绍了/arch、/fs、/include等关键目录的功能，并解释了static和extern关键字在内核编程中的作用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

准备开始研究linux kernel，看来写写博客是个好方法！

linux 源码初步认识

/arch

/fs

/include 所有的头文件，可以对代码有宏观认识

/init main 启动，了解实际运行

/kernel

/lib

/mm 内存管理

/lib 核心库

main.c

各项操作的init()，不太懂到底都是什么内容

c里static和extern是架构很重要的关键字

static表示代码运行期间变量不释放，即使是在函数中，并且不可被文件外的代码引用

extern正相反，变量是没有存放的，是在文件外定义的，需要引用过来

最后一步是rest_init()

cpu_startup_entry(CPUHP_ONLINE);

然后就进入循环了吧

确定要放弃本次机会？

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Scikit-Learn 1.4使用指南：数据转换核近似 Kernel Approximation

数智笔记

02-08

1273

的概念的，Count sketch 是一种类似于特征哈希的降维技术，但它使用了多个独立的哈希函数。具体而言，TensorSketch 不是显式计算外积，而是计算向量的 Count Sketch，然后通过快速傅里叶变换进行多项式乘法，计算它们的外积的 Count Sketch。直观地说，次数为 d 的多项式核函数的特征空间包含了输入特征之间所有可能的 d 次乘积，这使得使用该核函数的学习算法能够考虑特征之间的相互作用。将得到对核的更好近似，并产生与核 SVM 产生的结果更相似的结果。有关详细信息，请参见。

Scikit-Learn 1.4使用指南：有监督学习核岭回归 Kernel ridge regression

数智笔记

02-04

840

核岭回归（Kernel Ridge Regression，简称KRR）[M2012]将岭回归（使用l2范数正则化的线性最小二乘法）与核技巧相结合。因此，它在由核函数和数据引起的空间中学习一个线性函数。的拟合可以通过闭式解来完成，并且对于中等大小的数据集通常更快。另一方面，学到的模型是非稀疏的，因此比。的学习模型，其中复杂度/正则化和RBF核的带宽都经过了网格搜索优化。然而，使用的损失函数不同：KRR使用平方误差损失，而支持向量回归使用。的七倍（都使用了网格搜索）。然而，对于较大的训练集，

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Learning with Kernels

12-28

多内核学习方法（Multiple Kernel Learning, MKL）

...

07-18

1448

MKL问题的求解可以通过不同的算法实现，常见的算法包括序列最小优化（SMO）、梯度下降、凸优化等。其中，序列最小优化是SVM中常用的优化算法，它通过迭代更新权重和决策向量来逐步优化目标函数。在实际应用中，MKL需要仔细选择核函数集合和优化算法，以达到最佳的学习效果。MKL的优化问题通常伴随着约束条件，以确保权重的合理性和模型的有效性。MKL的核心思想是结合多个核函数的优势，以提高预测性能和模型的泛化能力。，MKL能够捕捉数据的多方面特征，提高模型的预测能力和泛化性能。可以捕捉数据的某一特定方面或特征。

Kernel Learning Notes (一)

烟笑彦子言

02-08

548

AT&T汇编语法格式和在Intel下格式不同，举例：参考 http://www.cnblogs.com/hdk1993/p/4820353.html mov %eax（源）,%ebx（目的） mov $4,%ebx //使用立即数 mov $value,%ebx //符号常数直接使用 movw %ax,%bx //b(byte)8位,w(word)16位,l(lo...

Linux Kernel Learning

hot_zcy2012的专栏

02-02

498

http://www.360doc.com/content/09/0221/15/36491_2606566.shtml http://blog.csdn.net/pottichu/article/details/4261212 http://blog.csdn.net/pottichu/article/details/4261150 http://blog.csdn.net/van

Learning_Laravel_Kernel：Laravel核心代码学习

02-03

Learning_Laravel_Kernel Laravel核心代码学习前言如果您对Laravel里面的依赖注入，服务绑定，服务解析等等这些东西很好奇，并且觉得只有理解了一个框架的核心代码才能真正把一个框架用好才能写出最佳实践，那么...

Scikit-Learn 1.4使用指南：无监督学习密度估计 Density Estimation.

数智笔记

02-06

1057

scikit-learn 中异常值检测算法的比较。Local Outlier Factor (LOF) 由于没有预测方法可用于异常值检测，因此没有显示黑色的决策边界。和在考虑的数据集上表现得相当好。对异常值敏感，因此在异常值检测方面表现不佳。尽管如此，在高维度或没有对内部数据分布做任何假设的情况下进行异常值检测非常具有挑战性。仍然可以用于异常值检测，但需要对其超参数 nu 进行精细调整，以处理异常值并防止过拟合。提供了一个线性 One-Class SVM 的实现，其样本数量的复杂度为线性。

learn-kernel:学习Linux内核，阅读源代码，使用gdb和qemu进行调试-linux kernel source code

03-25

注释linux内核代码使用qemu模拟器学习linux内核编译内核，制作rootfs，配置qemu参数，主要用于使用gdb学习，分析调试Linux内核，uboot 如何使用 sudo apt-get install gdb-arm-none-eabi gcc-arm-linux-gnueabi ...

LinuxKernelLearn:逐步学习Linux内核，包括模块，FS，设备驱动程序等。--- Linux内核学习，包括Linux各模块，文件系统，设备驱动文件等

03-11

Linux内核学习逐步学习Linux内核。

multiple kernel learning（MKL）多核学习

weixin_47552564的博客

11-05

2062

历史上之所以会出现多核学习（MKL）这个词，是因为在深度学习流行起来以前，kernel是处理非线性的默认方法，那个年代优化一个非线性函数不容易，每加一层复杂性可能就需要多设计一个优化算法，MKL就是在这种历史背景下诞生的，人们需要一个能够处理更复杂非线性，同时可靠可优化的方法，那就是用多个核，再把它们结合起来，结合的方法有很多，可以用传统的优化方法解，用一些heuristics来search参数，有的甚至不需要用参数，就是单纯地把多个kernel的结果加和起来[1]。不了，现在我们都叫深度学习。

End-to-End Kernel Learning withSupervised Convolutional Kernel Networks笔记

zhao_66的博客

03-23

289

keywords: CKN, supervised 作者: Julien Mairal 发表时间: 2016 方法: 将图像的局部邻域映射到RKHS中，再投影到RKHS的子空间生成“特征映射”，在子空间进行线性池化相当于在生成的特征图像上进行线性池化，然后将每层核组合起来形成多层映射。然后利用有监督的最小化代价函数和反向传播对网络进行优化。源代码: https://gitlab.inria.fr/mairal/ckn-cudnn-matlab 笔记: https://app.yinxiang.com/sh

linux kernel learning notes

yeruo的专栏

09-24

643

问题:1.insmod: ERROR: could not insert module hello.ko: Invalid module format 解决：使用modprobe --force-modversion 强制插入找相同版本内核 1.linux体系结构：user space和kernel space。他们是程序执行的两种不同状态。通过系统调用和硬件中断能够完成从用户控件内

linux kernel learn1

vinke_michael的专栏

06-20

472

Intel X86 CPU 系列的寻址方式我们说一个CPU是16 位或者32位时，指的是处理器中“逻辑算术单元”（ALU）的宽度。系统总线中的数据线部分，称为“数据总线”，通常与ALU 具有相同的宽度（但有例外）。最自然的地址总线宽度是与数据总线一致。因为从程序设计角度来说，一个地址，也就是一个指针，最好与一个整数的长度一致。在16位CPU 8086中采用1M字节的内存地址空间，地址总线的

学习笔记：机器学习之支持向量 Sparse kernel learning

yxz3024的博客

03-29

710

核函数分类器一般是主要由权重向量和特征空间构成公式如下：变形为：因而可以看出Nxv的大小影响了分类速率。所以提出了将Nxv优化最小同时，特征空间线性可分而且损失最小.损失如下：所以Sparse kernel learning 主要是建立模型去选取xv向量。可以详见rsvm.参考文献：点击打开链接...

multiple kernel learning method

家家的专栏

11-11

1978

仅此挖坑，占位~~~ Generalized multiple kernel learning code: http://research.microsoft.com/en-us/um/people/manik/code/GMKL/download.html

机器学习中的kernel是什么？(待补充)

Y_hero的博客

03-21

9786

近来看到SVM和核化线性降维KPCA，对其中的核函数难以理解，因此去查阅了众多资料，接下来简单记录总结下对kernel的认识。知乎问题链接参考 kernel是什么？首先我们先给出kernel的定义：核函数(kernel function)就是指K(x,y)=<f(x),f(y)>，其中x和y是n维的输入值，f()指的是n维到m维的映射(通常m>>n)，<x...

Kernel PCA

最新发布

03-23

### Kernel PCA 的概念 Kernel Principal Component Analysis (Kernel PCA) 是一种非线性降维技术，它通过核函数将原始数据映射到高维特征空间，在该空间中执行线性主成分分析 (PCA)[^1]。这种方法能够捕捉数据中的复杂模式，而传统 PCA 只能处理线性可分的数据。 --- ### 实现方法 Kernel PCA 的核心在于利用核技巧来计算高维空间中的协方差矩阵而不显式地进行维度提升。以下是其实现的关键步骤： #### 数据中心化在应用核函数之前，通常需要对输入数据进行预处理以使其均值为零。这一步可以通过以下方式完成： \[ \tilde{X} = X - \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i \] 其中 $ n $ 表示样本数量，$ x_i $ 表示第 $ i $ 个样本向量[^2]。 #### 构建核矩阵定义一个核函数 $ K(x, y) $，常见的核函数有径向基函数 (RBF) 和多项式核。核矩阵 $ G $ 定义如下： \[ G[i,j] = K(x_i, x_j) \] 为了消除偏移项的影响，需进一步调整核矩阵： \[ G' = G - \mathbf{1}_nG - G\mathbf{1}_n + (\mathbf{1}_nG\mathbf{1}_n)\mathbf{I} \] 这里 $ \mathbf{1}_n $ 是全一列向量，$ \mathbf{I} $ 是单位矩阵。 #### 特征分解对修正后的核矩阵 $ G' $ 进行特征值分解，得到其前几个最大特征值对应的特征向量作为新的低维表示形式。 ```python from sklearn.decomposition import KernelPCA # 初始化 KernelPCA 对象并指定参数 kpca = KernelPCA(n_components=2, kernel='rbf', gamma=None) # 训练模型并对数据进行转换 X_kpca = kpca.fit_transform(X) ``` 上述代码展示了如何使用 scikit-learn 库快速实现 Kernel PCA 转换过程。 --- ### 应用场景 Kernel PCA 广泛应用于机器学习领域中的各种任务，特别是在面对具有高度复杂的非线性结构的数据集时表现出色。具体的应用案例包括但不限于以下几个方面： 1. **图像识别**: 当图片像素之间存在复杂的相互关系时，传统的线性方法可能无法有效提取关键信息；此时采用 RBF 或其他类型的核可以显著提高分类精度。 2. **生物信息学**: 基因表达数据分析往往涉及大量变量但样本数较少的情况 ("large p small n") ，在这种情形下运用 Kernel PCA 不仅有助于降低噪声干扰还能揭示潜在规律。 3. **异常检测**: 利用重构误差衡量新观测点偏离正常分布的程度从而判断是否存在异常情况发生。 4. **推荐系统优化**: 结合协同过滤算法改进用户体验质量的同时减少存储需求压力。 ---