FIRST集的定义 ：
设G=(VT,VN,P,S)是上下文无关文法
FIRST(a)={a|a=>*ab,a∈VT, a,b∈V*}
若a=>*ε则规定ε∈FIRST (a)
FIRST(α)就是从α可能推导出的所有开头终结符号和可能的ε所构成的集合。 FIRST集的分析方法 ：对于文法中的符号X∈VN∪VT，其FIRST(X)集合可反复应用下列规则计算，直到其FI
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2023-12-21 16:26:59
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转载地址http://dongtq2010.blog.163.com/blog/static/1750224812011520113332714/学编译原理的时候，印象最深的莫过于这四个集合了，而且也十分为之纠结。首先要知道First和Follow是一对，而Firstvt和Lastvt是一对。然后要知道这两对都是干什么的。First和Follow是为了画预测分析表的（在LL（1）分析法处）。而...
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2021-08-27 14:39:40
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一、java语法基础1、final关于final的问题我曾经被问到两次，所以首先说一下这个东西。应用于变量，表示该变量一旦被赋值则不可以改变，但是有一个特殊的:StringBuffer,看下面一个例子final StringBuffer sb=new StringBuffer("123");这样写 sb=new StringBuffer("");会报错，但是sb.append("111");不
通常在深度学习中将数据集划分为训练集、验证集和测试集训练集：相当于教材或例题，训练集在我们的模型过程中起的作用就是更新模型的参数，用以获得更好的性能，其行为表现就是让我们以为模型掌握了相关的知识（规律）。验证集：相当于模拟考试，只是你调整自己状态的指示器，这种调整的结果（从模拟考到高考），有可能更好，也有可能更糟糕。验证集的存在是为了从一堆可能的模型中，帮我们选出表现最好的那个，可用来选超参数。测
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2023-11-25 10:59:00
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本文分为四个部分，第一部分讲为什么要有测试集；第二部分介绍过拟合、正则化以及超参数；第三部分即文章的主题——为什么要有验证集；最后第四部分介绍一下No Free Lunch Theorem1 为什么要有测试集要知道一个模型在新样本中的效果，唯一的办法就是使用新的数据进行试验。一种方法是将模型直接部署到生产环境，测试它的性能。但是如果模型的性能很差，这么做就会引起用户抱怨 ，所以这不是最好的方法。更
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2024-07-25 13:58:23
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训练集（train set） —— 用于模型拟合的数据样本。在训练过程中对训练误差进行梯度下降，进行学习，可训练的权重参数。验证集（validation set）—— 是模型训练过程中单独留出的样本集，它可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估。测试集 —— 用来评估模最终模型的泛化能力。但不能作为调参、选择特征等算法相关的选择的依据。验证集可以用在训练的过程中，一般在训练
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2023-12-12 11:37:20
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百度百科的解释在机器学习和模式识别等领域中，一般需要将样本分成独立的三部分训练集、验证集和测试集。其中训练集用来训练模型，验证集用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数，而测试集则检验最终选择最优的模型的性能如何。一个典型的划分是训练集占总样本的50%，而其它各占25%，三部分都是从样本中随机抽取。但是，当样本总量少的时候，上面的划分就不合适了。常用的是留少部分做测试集。然后对其余N个样本采用K
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2024-03-04 08:41:01
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为什么要将数据集分为训练集、验证集、测试集三部分？对于很多机器学习的初学者来说，这个问题常常令人很迷惑，特别是对于验证集和测试集的区别更让人摸不到头脑。下面，我谈一下这三个数据集的作用，及必要性：训练集：显然，每个模型都需要训练集，训练集的作用很明显，就是直接参与模型的训练过程。测试集：测试集完全不参与训练，就是说模型的产生过程和测试集是完全没有关系的。之所以要求测试集和模型的产生过程完全没有关系
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2023-11-07 12:21:45
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1. 什么是机器学习过拟合？ 过拟合：指模型在训练集上的效果很好,在测试集上的预测效果很差，一般是偏差低，方差高2. 如何避免过拟合问题？ 1. 重采样bootstrap 2. L1,l2正则化 3. 决策树的剪枝操作
测试集测试集(test set) 的作用是衡量 最终 模型的性能。也就是说，如果需要对比两个模型的性能，必须在同样的测试集上进行对比。就好比两个学生参加高考，A使用I卷考了580分，B使用II卷考了85分，这并不能保证A的成绩就比B好。目前，许多公开数据集均已经划分好了训练集、验证集、测试集，这就方便我们可以对比不同模型在同一测试集下的性能，如MS COCO： 注意，不能通过测试集的结果来进行网络
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2023-11-20 07:52:56
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最近项目上遇到一些训练方面的测试，数据样本的不同，测试结果区别很大，准确率有时不高，网上查了下相关的帖子、做法，参考一下。参考一：转自（）验证集 —— 是模型训练过程中单独留出的样本集，它可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估。测试集 —— 用来评估模最终模型的泛化能力。但不能作为调参、选择特征等算法相关的选择的依据。 一个形象的比喻：  
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2023-12-17 10:35:58
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训练集、验证集和测试集在机器学习中，我们通常将样本分成训练集，验证集和测试集三部分。 应用深度学习是一个典型的迭代过程，需要多次循环往复，才能为应用程序找到一个称心的神经网络，因此循环该过程的效率是决定项目进展速度的一个关键因素，而创建高质量的训练数据集，验证集和测试集也有助于提高循环效率。 训练集和验证集是我们可以获取到的数据，我们通过使用训练集训练神经网络，去把这个网络使用到去大千世界中。而验
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2023-12-16 06:46:28
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在人工智能机器学习中，很容易将“验证集”与“测试集”，“交叉验证”混淆。一、三者的区别训练集（train set） —— 用于模型拟合的数据样本。验证集（development set）—— 是模型训练过程中单独留出的样本集，它可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估。 &nb
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2023-10-08 14:47:39
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周志华老师的西瓜书里面主要讲了训练集和测试集，验证集提及的内容不多，为避免混淆，特此笔记。一、三者之间的区别看完西瓜书后，比较疑惑的是验证集和测试集之间的关系，验证集是测试集的一部分么？首先：训练集（training set）、验证集（validation set）和测试集（test set）本质上并无区别，都是把一个数据集分成三个部分而已，都是（feature, label）造型。主要是在模型训
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2023-10-15 08:00:07
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训练集：训练集的数据来训练模型 测试集：用测试集的数据来测试模型，通过测试集来评估你的模型，就可以得到对这个误差的评估 验证集：当使用正则化等算法防止过拟合时，需要用验证集得到最佳的超参数和模型 了解一个模型对于新场景的泛化能力的唯一办法就是，
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2023-12-26 15:32:33
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训练集（train)、验证集（validation）和测试集（test）的意义有监督的机器学习中，一般需要将样本分成独立的三部分训练集（train set），验证集（validation set)和测试集（test set）。其中训练集用来估计模型，验证集用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数，而测试集则检验最终选择最优的模型的性能如何。训练集（train)、验证集（validation）和测
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2023-12-06 22:42:51
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训练集、校验集、测试集如果给定的样本数据充足，我们通常使用均匀随机抽样的方式将数据集划分成3个部分——训练集、校验集和测试集，这三个集合不能有交集，常见的比例是8:1:1。需要注意的是，通常都会给定训练集和测试集，而不会给校验集。这时候校验集该从哪里得到呢？一般的做法是，从训练集中均匀随机抽样一部分样本作为验证集。//那不就会有交集？训练集用于训练模型，即确定模型的权重和偏置这些参数，通常我们称这
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2024-05-05 17:18:09
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在写代码时，数据集的划分时常影响我们的准确率，好的数据集划分一般分为训练集(training set),验证集(development set/validation set)和测试集(test set)。训练集:用于模型拟合的数据样本,即用于训练的样本集合,主要用来训练神经网络中的参数,验证集：模型训练过程中单独留出的样本集，它可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估。测试集：用来评
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2023-10-03 20:44:32
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# MySQL结果集的并集、交集和差集
在数据库操作中，我们经常需要对结果集进行各种集合操作，比如并集、交集和差集。MySQL提供了一些内置的函数和语句来实现这些操作。本文将介绍如何在MySQL中使用这些功能，并通过示例代码来演示它们的使用。
## 1. 并集（UNION）
并集操作用于合并两个或多个查询的结果集，返回唯一的结果。使用`UNION`关键字可以实现这一功能。
```sql
S
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2024-07-25 03:57:09
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建立开发集与训练集在处理第三方基准测试（benchmark）问题时，样本提供方很可能已经指定了服从不同分布的开发集和测试集数据。与数据分布一致的情况相比，此时运气带来的性能影响将超过你使用的技术所带来的影响。但是如果你想要在特定的机器学习应用上取 得进展，而不是搞研究，我建议你尽可能地选择服从相同分布的开发集和测试集数据，这会让你的团队更有效率。1、
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2023-10-08 19:47:51
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