简单LR分析方法 一.LR语言分析器模型与算法 1.输入.输出.栈和方法 2.LR语法分析表 3.LR分析程序 4.例 例1: 例2: 二.LR语法分析算法 1.LR语法分析算法的定义和概念 定义: 概念: 2.LR语法分析算法的特点 三.LR分析方法和LL分析方法的比较 四.构造SLR分析表 1.相关概念 2.从文法构造识别可行前缀的DFA ⅰ拓广文法 ⅱ构造LR(0)项目集规范族 ⅲ特点 3.从上述DFA构造SLR分析表 参考--慕课-苏州大学…

龙书相关知识点总结 //*************************引论***********************************// 1. 编译器(compiler):从一中语言(源程序)等级的翻译成另外一种语言(目标语言)编写的程序过程.如果目标语言是可执行的机器语言,那么它就可以被用户调用,处理输入并产生输出. 2. 解释器(interpreter):一般可以认为是编译器过程的前半部分,其不生成目标语言. 3. 常见的语言处理系统流程图: 上面是宏观的解释编译器,微观来说…

系列导航 (一)语法分析介绍 (二)LR(0) 语法分析 (三)LALR 语法分析 (四)二义性文法 (五)错误恢复 (六)构造语法分析器 首先,需要介绍下 LALR 语法分析的基础:LR(0) 语法分析. 还是以之前的算式文法为例: $E \to E + T$ $E \to T$ $T \to T * F$ $T \to F$ $F \to id$ $F \to (E)$ 先来看一下 $(id+id)$ 是如何被 LR(0) 语法分析执行的.这里使用 $\$$ 这个特殊符号来标记输入的结束.…

在有监督学习里面有几个逻辑上的重要组成部件[3],初略地分可以分为:模型,参数 和 目标函数.(此部分转自 XGBoost 与 Boosted Tree) 一.模型和参数   模型指给定输入xi如何去预测 输出 yi.我们比较常见的模型如线性模型(包括线性回归和logistic regression)采用 二.目标函数:损失 + 正则 模型和参数本身指定了给定输入我们如何做预测,但是没有告诉我们如何去寻找一个比较好的参数,这个时候就需要目标函数登场了.一般的目标函数包含下面两项 常见的误差函数有…

[转] 一:LR(0),SLR(1),规范LR(1),LALR(1)的关系     首先LL(1)分析法是自上而下的分析法.LR(0),LR(1),SLR(1),LALR(1)是自下而上的分析法.            自上而下:从开始符号出发,根据产生式规则推导给定的句子.用的是推导            自下而上:从给定的句子规约到文法的开始符号.用的是归约      1: SLR(1)与LR(0)的关系:            SLR(1)与LR(0):简单的LR语法分析技术(即SLR(1…

第一步.初步了解SVM 1.0.什么是支持向量机SVM 要明白什么是SVM,便得从分类说起. 分类作为数据挖掘领域中一项非常重要的任务,它的目的是学会一个分类函数或分类模型(或者叫做分类器),而支持向量机本身便是一种监督式学习的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中. 支持向量机(SVM)是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法,通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从而达到在统计样本量较少的情况下,亦能获得良好统计规律的目的. 通俗来…

一:LR(0),SLR(1),规范LR(1),LALR(1)的关系     首先LL(1)分析法是自上而下的分析法.LR(0),LR(1),SLR(1),LALR(1)是自下而上的分析法.            自上而下:从开始符号出发,根据产生式规则推导给定的句子.用的是推导            自下而上:从给定的句子规约到文法的开始符号.用的是归约      1: SLR(1)与LR(0)的关系:            SLR(1)与LR(0):简单的LR语法分析技术(即SLR(1)分析技…

一.LR分析的基本原理 1.LR分析的基本思想 LR方法的基本思想就是,在规范归约的过程中,一方面要记住已移进和归约出的整个字符串,也就是说要记住历史:一方面能够根据所用的产生式的推测未来可能碰到的输入符号,也就是说能够对未来进行展望.这样,当一串貌似句柄的字符串出现在分析栈的顶部时,我们希望能够根据历史和展望以及现实的输入符号这三部分的材料,决定出现在栈顶的这一串符号是否就是我们要找的句柄. 2.LR分析器的构成 采用下推自动机这种数据模型.包括以下几个部分:     1.输入带     2.…

前言:考虑到这几种文法如果把具体内容讲下来肯定篇幅太长,而且繁多的符号对初学者肯定是极不友好的,而且我相信看这篇博客的人已经对这几个文法已经有所了解了,本篇博客的内容只是对 这几个文法做一下对比,加深大家对这几个文法的理解.更详细的细节,初学者可以看看这个课件https://files-cdn.cnblogs.com/files/henuliulei/%E7%AC%AC5%E7%AB%A0.ppt,或者其他相关的博客. 一:五种文法的演变 1.1 LL(1)文法 LL(1)文法是自上而下的分析方…

今天面试被问到LR的算法的梯度和正则化项,自己不太理解,所以找了一些相关资料,发现LR的算法在梯度下降,正则化和sigmoid函数方面都有很深的研究,期间也发现一些比较好的资料,记录一下. 这篇论文推导了LR和最大熵模型之间的关系 http://www.win-vector.com/dfiles/LogisticRegressionMaxEnt.pdf 这篇文章是论文的翻译和理解,帮助看论文. https://blog.csdn.net/qq_32742009/article/details/8…