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2020年5月1日
8、特征选择
摘要: 用过滤法对以下数据进行特征选择: [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]] 要求: 1、Variance Threshold(threshold =1.0) 2、将结果截图放上来(没有条件的备注说明原因)注意:每个人的电脑ID是不一样的 特征选择的原因: ①冗余:部分特征的
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posted @ 2020-05-01 14:38 林文文
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2020年4月29日
逻辑回归实践
摘要: 1.逻辑回归是怎么防止过拟合的?为什么正则化可以防止过拟合?(大家用自己的话介绍下) 逻辑回归利用正则化防止过拟合。正则化削减了容易过拟合的那部分假设空间,从而降低过拟合风险。过拟合的时候,拟合函数的系数往往非常大,而正则化是通过约束参数的范数使其不要太大,所以可以在一定程度上减少过拟合情况。 2.
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posted @ 2020-04-29 20:23 林文文
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2020年4月22日
5.线性回归算法
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,就是能够用一个直线较为精确地描述数据之间的关系。这样当出现新的数据的时候,就能够预测出一个简单的值, 常用的拟合法为最小二乘法。线性回归可以对大量的观测数据进行处理,从而得到比较符合事物内部规律的数学表达式。也
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posted @ 2020-04-22 20:50 林文文
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2020年4月18日
K均值算法——应用
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 代码如下 from skl
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posted @ 2020-04-18 19:55 林文文
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2020年4月16日
3.k均值算法
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
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posted @ 2020-04-16 21:17 林文文
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2020年4月5日
1.机器学习概论
摘要: 1.机器学习概论 1.python基础的准备 本课程拟采用Python做为机器算法应用的实现语言,所以请确保: 1)安装好Python开发环境, PyCharm 或 Anaconda等都可以,按个人习惯喜好。 2)基本库的安装,如numpy、pandas、scipy、matplotlib 3)具备一
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posted @ 2020-04-05 19:45 林文文
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2019年12月27日
语法制导的语义翻译
摘要: –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 , ' := ' , E.place , '
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posted @ 2019-12-27 19:45 林文文
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2019年12月12日
算符优先分析
摘要: .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。 答:如下图 2.尝试编写自下而上的语法分析程序。 可以只写表达式部
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posted @ 2019-12-12 20:37 林文文
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2019年12月5日
13 自下而上语法分析
摘要: 自下而上语法分析 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。 S1→ #S# S→ a|Λ|(T) T→ T,S|S
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posted @ 2019-12-05 19:26 林文文
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2019年11月29日
第十二次作业-实验二 递归下降语法分析
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
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posted @ 2019-11-29 20:23 林文文
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