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Kernel Ridge Regression：采用多种 Kernel 的 Kernel Ridge Regression-ma...

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简介：
本研究探讨了使用多样KERNEL函数的核岭回归(KRR)方法，旨在通过灵活调整KERNEL参数优化模型性能，适用于各种复杂数据集。 核岭回归（KRR）结合了岭回归与核技巧，其中岭回归是线性最小二乘法加上L2范数正则化方法。因此，它在由给定内核和数据定义的空间中学习线性函数。对于非线性内核而言，在原始输入空间中的对应关系则是非线性的函数。Kernel Ridge 学习到的模型形式类似于支持向量回归（SVR）。

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  • Kernel Ridge Regression：采用多种 Kernel 的 Kernel Ridge Regression-ma...
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    本研究探讨了使用多样KERNEL函数的核岭回归(KRR)方法，旨在通过灵活调整KERNEL参数优化模型性能，适用于各种复杂数据集。 核岭回归（KRR）结合了岭回归与核技巧，其中岭回归是线性最小二乘法加上L2范数正则化方法。因此，它在由给定内核和数据定义的空间中学习线性函数。对于非线性内核而言，在原始输入空间中的对应关系则是非线性的函数。Kernel Ridge 学习到的模型形式类似于支持向量回归（SVR）。
     
  • Kernel Regression with Variable Window Width: Gaussian Kernel Regression and Local Linear Gaussian Kernel
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    本文提出使用可变窗口宽度的高斯核回归和局部线性高斯核回归方法，以提高非参数回归模型的灵活性与精度。 这与 ksr 和 ksrlin 相同（文件 ID：#19195 和 #19564），但不是对每个点使用相同的带宽，而是使用由每个点到其第 k 个最近邻点的距离给出的可变带宽。
     
  • Ridge Regression: Python代码实现（用于预测下月CO2浓度）
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    本文介绍了如何使用Python实现岭回归算法，并将其应用于预测下一个月的二氧化碳浓度，提供了一种有效的数据预测方法。 ridge_regression 是用于进行岭回归的Python代码（已实现以预测下个月的CO2浓度）。相关文件包括： - Ridge.py：包含标准函数及Ridge回归函数。 - window_make.py：使用滑动窗口方法制作大小为p的时间序列列表。 - Final_version.ipynb：利用Co2数据对代码进行实验。
     
  • kernel-devel.zip与kernel-devel-3.10.0-1127.18.2.el7.x86_64.rpm
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    kernel-devel.zip和kernel-devel-3.10.0-1127.18.2.el7.x86_64.rpm是Linux内核开发包，用于支持与特定版本的Linux内核源代码相关联的软件编译过程。 在离线环境下，在CentOS 7.6系统上安装kernel-devel-3.10.0-1127.18.2.el7.x86_64.rpm版本，该rpm包位于一个名为kernel-devel的压缩文件内，并且包含所有依赖项。解压后直接运行./install.sh即可完成安装。
     
  • Kernel Fisher Discriminant Analysis: 基于多项式核的 Kernel Fisher 判别分析...
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    简介：本文介绍了一种基于多项式核的Kernel Fisher判别分析方法，通过非线性映射增强特征提取能力，在模式识别任务中表现出色。 要开始查看 example.m 文件。
     
  • Windows Kernel Exploit 漏洞利用工具 - EXP-windows-kernel-exploits-master.zip
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    本项目为EXP-windows-kernel-exploits-master.zip，包含针对Windows内核的安全漏洞利用代码。请仅用于安全研究和教育目的，合法合规使用。 本地溢出提权需要首先获得服务器上的普通用户权限。攻击者通常会向服务器上传一个本地溢出程序，并在该服务器上执行。如果系统存在漏洞，则可以利用此机会提升至Administrator级别的权限。不同的操作系统有不同的提权漏洞以及相应的补丁可用。
     
  • 用Linear Regression、Lasso、Ridge和Elastic Net进行线性回归预测（含逐句解析）
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    本文章详细介绍了使用Python中的Linear Regression、Lasso、Ridge及Elastic Net模型进行线性回归分析的方法，并提供代码逐句解释。适合初学者学习实践。 基于波士顿房价数据集，使用线性回归（LinearRegression）、Lasso、岭回归（Ridge）和弹性网络（Elastic Net）模型进行房价预测，并对比这些模型的优劣。在建模竞赛中选择合适的模型并调整参数是至关重要的步骤。关于代码的具体讲解可以在博主的机器学习算法专栏中找到。
     
  • Kernel 5.15版本
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    Linux Kernel 5.15版本是Linux操作系统内核的一个主要更新版本，带来了新的硬件支持、性能改进和安全增强等功能。 在Ubuntu 18.04下正确编译过的、可以安装的kernel v5.14 deb文件。
     
  • Kernel Function in MATLAB
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    Kernel Function in MATLAB介绍如何在MATLAB中使用核函数进行数据处理和机器学习算法的应用，包括支持向量机、聚类分析等实例。 核函数（kernel function）的MATLAB实现；核函数（kernel function）的MATLAB实现；核函数（kernel function）的MATLAB实现；核函数（kernel function）的MATLAB实现；核函数（kernel function）的MATLAB实现。
     
  • Windows Kernel Programming.pdf (2019)
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    《Windows Kernel Programming》是一本深入探讨微软Windows操作系统核心编程技术的专业书籍，适合高级开发者和系统架构师阅读。该书由Microsoft Press于2019年出版，旨在帮助读者理解并掌握Windows内核的底层机制与实现技巧。 在Windows操作系统中，内核的力量无可比拟——但如何编写内核驱动程序来充分利用这种力量呢？这本书将向你展示方法。 本书详细介绍了为Windows系统编写的软件内核驱动程序编程技术。这些驱动程序并不涉及硬件，而是与系统的各个部分打交道：进程、线程、模块、注册表等。通过使用内核代码，可以监控重要的事件，并在必要时阻止某些事件的发生。还可以编写各种过滤器来拦截可能感兴趣的调用。