kernels

kernels英 [?k??n?lz] 美 [?k??rn?lz]

中文翻译：核心。 #

中文词源：kernels，英文单词，作名词时意为“核心；籽”。 #

以上信息仅供参考，如果想了解更多相关内容，建议查询有道词典或询问英语专业人士。

Kernels的速记技巧： #

1. 联想记忆法：将单词与熟悉的图像或场景联系起来，帮助记忆。例如，将“kernel”联想为“鸡蛋”和“核”，帮助记忆这个单词的含义。 #

2. 词根词缀法：利用词根词缀来记忆单词。例如，词根“core”表示“核心”，加上前缀“k”和后缀“el”组成“kernel”，表示“核心部分”。

3. 语音记忆法：将单词的发音与熟悉的语音模式联系起来，帮助记忆。例如，“kern”的发音类似于中文的“刻”，与“kernel”中的字母组合相似，有助于记忆这个单词。 #

变化形式： #

1. 单数形式：Kernel。表示单个“核心”的意思。

2. 复数形式：kernels。表示多个“核心”的意思。

3. 过去式和过去分词：kernelled。表示过去完成“刻”核的动作，以及完成这个动作后的状态。

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4. 现在分词：kerning。表示正在进行的“刻核”动作。

各个不少于100字： #

1. 联想记忆法：通过将单词与图像或场景联系起来，可以将抽象的单词转化为具体的图像，从而更容易记忆。例如，可以将“kernel”与一颗鸡蛋和鸡蛋的核联想起来，从而记住这个单词的含义。 #

2. 词根词缀法：通过利用单词的词根和词缀，可以将复杂的单词分解成更小的部分，从而更容易记忆。例如，“core”表示核心，“k”加上“el”表示名词词尾，从而形成“kernel”这个单词。

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3. 语音记忆法：通过将单词的发音与熟悉的语音模式联系起来，可以将单词转化为更容易记忆的形式。例如，“kern”的发音类似于中文的“刻”，因此可以将“kernel”与刻的动作联系起来，从而更容易记住这个单词。同时，也可以将发音相似的单词进行比较和记忆，例如“herb”和“bird”，它们的发音相似，但含义不同，因此可以一起记忆。

Kernels是一些常用的短语，以下是其中六个： #

1. kernel function（内核函数）

2. kernel density estimate（核密度估计） #

3. kernel ridge regression（核ridge回归） #

4. kernel trick（核技巧） #

5. Gaussian kernel（高斯核）

6. polynomial kernel（多项式核） #

以下是这些短语的七个双语例句： #

1. The function used as the kernel function depends on the problem at hand.（作为内核函数的函数取决于手头的问题。） #

2. The kernel density estimate is a method used to estimate the probability density function of a dataset.（核密度估计是一种用于估计数据集的概率密度函数的算法。）

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3. The kernel ridge regression method uses a regularization term based on a kernel function.（核ridge回归方法使用基于内核函数的正则化项。） #

4. The kernel trick plays a crucial role in machine learning algorithms, allowing for non-linear decision boundaries to be learned.（在机器学习算法中，内核技巧起着至关重要的作用，它允许学习非线性的决策边界。）

5. This algorithm uses a Gaussian kernel to calculate the similarity between two images.（该算法使用高斯核来计算两张图像之间的相似性。）

6. In machine learning, a polynomial kernel is often used for linear decision boundaries but can also be used for non-linear ones.（在机器学习中，多项式核通常用于线性决策边界，但也可以用于非线性决策边界。） #

7. The choice of kernel function and its parameters can have a significant impact on the results of a machine learning algorithm.（内核函数及其参数的选择可以对机器学习算法的结果产生重大影响。）#p#分页标题#e# #