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 在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。 这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。 不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他 阅读全文
摘要：
1. 应用K-means算法进行图片压缩 读取一张图片 观察图片文件大小，占内存大小，图片数据结构，线性化 用kmeans对图片像素颜色进行聚类 获取每个像素的颜色类别，每个类别的颜色 压缩图片生成：以聚类中收替代原像素颜色，还原为二维 观察压缩图片的文件大小，占内存大小 代码： 原图： 压缩分辨后 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 1.聚类中心为11,7,3分为3组 2.计算均值9得出均值为12,7,3 3.以12,7,3为聚类中心重新计算 得出均值不变，则成功。 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）. 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。 概率公式 分布式 方差 小结 3.矩阵和线代 2）用自己的话总结“梯度”，“梯度下降”和“贝叶斯定理”。 1、梯度： 梯度的本意是一个向量，表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向变化最快，变化率最大。 2 阅读全文
摘要：
1）贴上Python环境及pip list截图，了解一下大家的准备情况。暂不具备开发条件的请说明原因及打算。 1.pip list截图 2.python 环境 2）贴上视频学习笔记，要求真实，不要抄袭，可以手写拍照。 3）什么是机器学习，有哪些分类？结合案例，写出你的理解。 1.什么是机器学习？ 对 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 E→E+T {E.place:=newtemp; emit(E.place , ":=" , E.place'+' , 阅读全文
摘要：
1、 栈 关系 输入串 动作 1 # < (i+i)*i# 移进 2 #( < i+i)*i# 移进 3 #(i > +i)*i# 规约 4 #(N < +i)*i# 移进 5 #(N+ < i)*i# 移进 6 #(N+i > )*i# 规约 7 #(N+N > )*i# 规约 8 #(N = ) 阅读全文
摘要：
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。 符号栈 输入串 动作 # i+i*i# 移进 #i +i*i# 归约 #F +i*i# 归约 #T +i*i# 归约 #E +i*i# 移进 #E+ 阅读全文
摘要：
一、实验目的： 利用C语言编制递归下降分析程序,并对简单语言进行语法分析。 编制一个递归下降分析程序,实现对词法分析程序所提供的单词序列的语法检查和结构分析。 二、实验原理 每个非终结符都对应一个子程序。 该子程序根据下一个输入符号(SELECT集)来确定按照哪一个产生式进行处理，再根据该产生式的右 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？ FIRST集 FIRST(AB)={b,a,c} FIRST(Da)={b,a} FIRST(ε)={ε} 阅读全文