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 线性回归，连续型预测是回归问题，离散预测是分类问题。 线性回归的误差优化。正规方程和梯度下降法。梯度下降a为学习速率，另一块代表梯度下降的方向。训练次数越多，越准确 2.思考线性回归算法可以用来做什么？（大家尽量不要写重复 阅读全文
posted @ 2020-04-20 17:56
kzg
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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 线性回归，连续型预测是回归问题，离散预测是分类问题。 线性回归的误差优化。正规方程和梯度下降法。梯度下降a为学习速率，另一块代表梯度下降的方向。训练次数越多，越准确 2.思考线性回归算法可以用来做什么？（大家尽量不要写重复 阅读全文
posted @ 2020-04-20 17:56
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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 2. 观察学习与生活中可以 阅读全文
posted @ 2020-04-18 23:43
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1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类 2）. *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。（加分题） 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 阅读全文
posted @ 2020-04-13 17:59
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1）贴上视频学习笔记，要求真实，不要抄袭，可以手写拍照。 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：向量，斜率，变化率，当某一函数在某点处沿着该方向的方向导数取得该点处的最大值，即函数在该点处沿方向变化最快 阅读全文
posted @ 2020-04-12 23:02
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1）环境 2.本周视频学习内容：https://www.bilibili.com/video/BV1Tb411H7uC?p=1 1）P4 Python基础 2）P1 机器学习概论 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及较多的数学知识，我们不做太多理论上的要求，如果有听不懂的地方，不要放弃，看一遍就有个印 阅读全文
posted @ 2020-04-08 17:30
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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
posted @ 2019-12-24 19:30
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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(S)={b,a,c} FIRST(A)={b,a} FIRST(B)={c} FIRST(C)={a} 阅读全文
posted @ 2019-11-21 20:33
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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 2.P101练习7（2）（3）文法改写，并分别求FIRST集、FOLLOW集，和SELECT集 课堂练习： 求以 阅读全文
posted @ 2019-11-14 19:40
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摘要：
1.正规式转换到正规文法 对任意正规式R选择一个非终结符Z生成规则Z→R 1.对形如A→ab的规则，转换成A→aB,B→b 2.将形如A→a|b的规则，转换成A→a,A→b(A→a|b) 3.将形如A→a*b的规则，转换成A→aA,A→b 将形如A→ba*的规则，转换成A→Aa,A→b 不断利用上述 阅读全文
posted @ 2019-10-24 20:26
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摘要：
1.分别写出描述以下语言的正规文法和正规式： L1={abna|n≥0}。 L2={ambn|n≥1,m ≥1} L3={（ab）n|n≥1} 2.将以下正规文法转换到正规式 Z→0AA→0A|0BB→1A|ε Z→U0|V1U→Z1|1V→Z0|0 S→aAA→bA|aB|bB→aA I→l|Il 阅读全文
posted @ 2019-10-17 19:45
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