摘要：
1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 连续变量预测——回归 离散变量预测——分类 线性回归 我的理解是通过对一个事物的连续观察，得出它的某个属性的浮动范围，并预测出下次的浮动范围在哪 因为机器预测和真实值会有误差，所以会用到梯度下降的方法来减少误差 沿着梯度相 阅读全文
摘要：
1. 应用K-means算法进行图片压缩 一开始我是看直播回放把老师的代码放进去尝试运行，然后发现出现了一些问题，在百度后得到解决。 关于PIL的缺失的解决办法 https://blog.csdn.net/jacabe/article/details/80040338 然后在进行自己的图片压缩时，想 阅读全文
摘要：
1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类 随机抽出三张牌进行分类 2 8 Q 取分类中的均值进行分类 3）. 用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示. 4）. 鸢尾花完整数据做聚类并用散点图显示. 5）.想想k均值算法中以用来做什么？ 阅读全文
摘要：
1）贴上视频学习笔记，要求真实，不要抄袭，可以手写拍照。 P2 P3 2）用自己的话总结“梯度”，“梯度下降”和“贝叶斯定理”，可以word编辑，可做思维导图，可以手写拍照，要求言简意赅、排版整洁。 梯度： 梯度是一个有方向有大小的向量。 梯度下降： 上山最优解的反方向，即梯度下降，通过局部的优化， 阅读全文
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1.我安装的是 PyCharm，库的安装 2.学习视频的笔记 P139：29 处 数据建模->模型使用 形象地说出机器学习的一般流程 P4 20：59处 数值计算的讲解以及代码实现 P4 46：59处 数组这个词特指numpy的数据结构ndarray P4 77：21 处 二维数组的切片取值再创建另 阅读全文
摘要：
1.语法文法G[E]如下所示： –E→E+T | E-T | T –T→T* F | T/F | F –F→P^ F | P –P→(E) | i 要求构造出符合语义分析要求的属性文法描述 解： E -> E+T { E.place := newtemp; emit( E.place , ' := 阅读全文
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1.已知文法： E→E+T | T T→T*F | F F→(E) | i 以句柄作为可归约串，写出符号串‘i+i*i#’的"移进-归约"分析过程。 2.P121练习1的（1）（2）。 1）计算FIRSTVT和 LASTVT。 2）找三种关系对。 3）构造算符优先关系表。 阅读全文
摘要：
1. 文法 G（S）: （1）S -> AB （2）A ->Da|ε （3）B -> cC （4）C -> aADC |ε （5）D -> b|ε 验证文法 G（S）是不是 LL（1）文法？ 2.法消除左递归之后的表达式文法是否是LL(1)文法？ 消除左递归： E -> E+T | T T -> T 阅读全文
摘要：
1.将以下文法消除左递归，分析符号串 i*i+i 。 并分别求FIRST集、FOLLOW集，和SELECT集 E -> E+T | T T -> T*F | F F -> (E) | i 解： 消除左递归： E→TE' E'→+TE'|ε T→FT' T'→*FT'|ε F→(E)|i FIRST集 阅读全文
摘要：
1.将DFA最小化：教材P65 第9题 2.构造以下文法相应的最小的DFA S→ 0A|1B A→ 1S|1 B→0S|0 3.自上而下语法分析，回溯产生的原因是什么？ 文法的产生式有问题 4.P100 练习4，反复提取公共左因子。 阅读全文