编译原理课程设计报告，可作为模版，课题：IF-ELSE条件语句的翻译程序设计 （递归下降法、输出三地址表示）

DO-WHILE循环语句的翻译程序设计（递归下降法、简单优先法、LR方法、LL（1）法、输出四元式、输出三地址表示）

用python手动实现梯度下降

最速下降法是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题。最速下降法源代码，可用于数值分析及最优化计算，

主要介绍了python使用梯度下降和牛顿法寻找Rosenbrock函数最小值实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

1．目的 通过设计、编制、调试一个语法及语义分析程序，加深对语法及语义分析原理的理解。 2.设计内容及要求 WHILE〈布尔表达式〉DO〈赋值语句〉 其中 （1）学号29至32的同学按顺序分别选择递归下降法、LL（1）、算符优先分析法（或简单优先法）、LR法完成以上任务，中间代码选用四元式。 （2）如1题写出符合分析方法要求的文法，给出分析方法的思想，完成分析程序设计。 （3）编制好分析程序后，设计若干用例，上机测试并通过所设计的分析程序。

使用神经网络进行样本训练，要实现随机梯度下降算法。这里我根据麦子学院彭亮老师的讲解，总结如下，（神经网络的结构在另一篇博客中已经定义）： def SGD(self, training_data, epochs, mini_batch_size, eta, test_data=None): if test_data: n_test = len(test_data)#有多少个测试集 n = len(training_data) for j in xrange(epochs): random.shuffle(training_data) mini

这篇文章将按照时间线详细讲解各类深度学习优化器，包括常用与不常用的（动量、NAG、adam、Adagrad、adadelta、RMSprop、adaMax、Nadam、AMSGrad）本文档将对每个优化器进行更加清晰的讲解，包括数学表达式推导和现实含义，所以可以更容易理解每一个优化器，对于深度学习小白来说也可以很容易看懂

1、使用递归下降分析算法分析表达式文法：exp ::= exp addop term | termaddop ::= + | -term ::= term mulop factor | factormulop ::= * | /factor ::= (exp) | number其中number可以是多位的十进制数字串（整数即可），因此这里还需要一个小的词法分析器来得到number的值。2、该词法分析器以子程序形式出现，当需要进行词法分析时进行调用；3、能够识别正确和错误的表达式；4、在进行语法分析的过程中，计算输入表达式的值。

通过python程序，采用牛顿法和梯度下降法求解多元一次函数的线性回归方程 梯度下降法原理 梯度就是表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得较大值，即函数在当前位置的导数 Δ=df(Ɵ)÷d(Ɵ) 上式中，Ɵ是自变量，f(Ɵ)是关于Ɵ的函数，Ɵ表示梯度 简单来说Δ就是函数相对于自变量Ɵ的求导 梯度下降算法公式： Ɵ=Ɵ0-Ƞ*Δf(Ɵ0） 其中Ƞ是学习因子，由我们自己定义，Ɵ即为数据更新后下一个Ɵ0 f(Ɵ)=f(Ɵ0)+(Ɵ-Ɵ0)*Δf(Ɵ0） 通过该公示不断地进行数据迭代，就可以得到最终的数据 梯度下降法求解二元一次线性回归方程 import pandas as pd import