编译原理的预测分析程序，对于初始输入的文法构造其FIRST集合和FOLLOW集合，再根据这两个集合构造出预测分析表。

编译原理 预测分析法 c++实现 求解非终结符 终结符 first集 follow集 建立预测分析表 识别字符串

求First-Follow集，建预测分析表

预测分析表

FIRST集合 定义 可从α推导得到的串的首符号的集合，其中α是任意的文法符号串。 规则 计算文法符号 X 的 FIRST(X)，不断运用以下规则直到没有新终结符号或 ε可以被加入为止 ： （1）如果 X 是一个终结符号，那么 FIRST(X) = X。 （2）如果 X 是一个非终结符号，且 X ->Y1 Y2 … Yk是一个产生式，其中 k≥1，那么如果对于某个i，a在 FIRST(Y1）、FIRST(Y2）… FIRST(Yi-1）中，就把a加入到 FIRST(X) 中。 （3）如果 X ->ε是一个产生式，那么将ε加入到 FIRST(X)中。

糖尿病回归 通过回归模型（逻辑，线性）对糖尿病数据集进行预测分析 Regression.py包含我们用于回归分析的实际代码 泡菜文件是经过培训的模型，可以下载和测试。 糖尿病.csv是我们在该项目中使用的数据集。

MATLAB实现高斯过程的入门级程序 程序不长注释清晰非常清晰易懂 程序包含在已知hyperparameter的情况下静态系统中高斯过程的实现 例子中运用已知的输入输出量做出模拟和预测 结果包含预测的图像并且包含95%置信度的图像 具体的分析讲解请关注我和我的博文

加州住房 来源 此数据集是可从（波尔图大学）获得的“加利福尼亚住房”数据集的修改版本。 LuísTorgo从StatLib存储库（现已关闭）中获取了它。 数据集也可以从StatLib镜像下载。 该数据集出现在1997年Pace，R.Kelley和Ronald Barry题为“稀疏空间自回归”的论文中，该论文发表在《统计和概率快报》杂志上。 他们使用1990年加利福尼亚人口普查数据构建了该数据。 每个普查区组包含一行。 街区小组是美国人口普查局发布样本数据的最小地理单位（街区小组通常人口为600至3,000人）。 调整 此目录中的数据集几乎与原始数据集相同，但有两个区别： 从total_bedrooms列中随机删除了207个值，因此我们可以讨论如何处理丢失的数据。 添加了另一个名为ocean_proximity类别属性，该属性（非常粗略地）指示每个块组是在海洋附近，在湾区附近，在内陆还

SVM神经网络的回归预测分析

标题 执行摘要 Airbnb是一个成立于2008年的度假租赁平台。其业务模式是与陌生人建立信任关系，邀请宾客停留在其（房东）房源中。 它在220多个国家/地区拥有业务，拥有超过700万个上市商品。 每个列表的价格由房东确定。 该项目使用各种功能揭示了纽约Airbnb的价格预测模型。 该数据集是从Airbnb网站下载的，分析仅限于2020年1月3日的2019年列表数据库。在该数据集上几乎没有机器学习模型和情感分析。 总之，诸如房型，物业类型，负面评论，便利设施，区域，超级主人身份和即时预订等功能在影响挂牌价格方面发挥了作用。 1.简介 该分析旨在了解不同功能对价格的影响。 功能包括列表中可用的功能以及从评论中提取的功能。 基于回归的分析是首选并已实现。 分析分为两部分： 总体上市分析，有助于了解功能对纽约整个价格的总体影响。 皇后区邻域分析，其中包括评论情绪分类以及预测模型中的其他功能。