摘要： 线性回归：预测归预测，误差肯定有 梯度下降：利用最小误差的平方求数据的最佳匹配函数 公式：公式结构 线性回归多数都是帮助人们生活中预测某一个东西比如天气的预测，身体内一些特有含量的预测，比如某某的值偏高，需要调节一下饮食，控制一下身体健康。 货运总量与工业总产值的数量关系进行研究，通过工业总产值预测 阅读全文

摘要： 1. 应用K-means算法进行图片压缩from sklearn.datasets import load_sample_imagefrom sklearn.cluster import KMeansimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npi 阅读全文

摘要： 自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示。from numpy import *import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn.datasets import load_irisdata= l 阅读全文

摘要： 概率： 梯度： 个人理解，梯度可以理解为出现的现象中，该现象变化的一个度，官方解释就是一个一元函数变化的斜率，也就是它的导数，按照生活上的解释可以用汽车的加速度来表示，加速度反应出汽车在行驶的过程中，车速度的变化率，加速度正数那就是加速，加速度负数，那就是减速，梯度其实是一个向量，正负只能表明它的方 阅读全文

摘要： 机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对世界上的某件事情做出决定或预测” 监督学习，无监督学习，强化学习 比如说无人驾驶，里面涉及了强化学习，通过“奖励”和“惩罚”的方式进行引导机器对目标任务的完成。 整体，我复习了一遍高数的微积分，各种导数，各种定理，概率论各种理论。 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

摘要： 算符优先分析 1.接上个作业（P121练习1），完成4），5）两个步骤。 1）计算FIRSTVT和 LASTVT。 2）找三种关系对。 3）构造算符优先关系表。 4）是否算符优先文法？ 答：是。 5）给出输入串（a，（a，a））#的算符优先分析过程。 栈 关系 输入串 动作 # < （a，（a，a） 阅读全文

摘要： word类： public class word { //二元组类结构 private int typenum; //种别码 private String word;// 扫描得到的词 public int getTypenum() { return typenum; } public void s 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？ 解： First(Da)={b,a} First(ε)={ε} First(aADC)={a} First( 阅读全文

摘要： 1.将以下文法消除左递归，并分析符号串 i*i+i E -> E+T | T T -> T*F | F F -> (E) | i （1） E'->T E'->T+...+T+T+T|& T'->F T'->F*F*F*F...|& F->(E) | i 2.101页第7题（2）（3） （2）A->a 阅读全文