编译原理predict集

在编译原理中，Predict集是为了在语法分析时确定使用哪个产生式而存在的。它是由First集和Follow集计算得出的。如果一个产生式的右部第一个符号是终结符，则该终结符就是该产生式的Predict集；如果第一个符号是非终结符，则将该非终结符的First集加入该产生式的Predict集中，如果该First集包含ε，则将该产生式所在的非终结符的Follow集也加入该Predict集中，直到该Predict集不包含ε为止。

相关问题

加载 iris 数据并划分训练集和测试机集编译原理对iris数据集使用pca降维,把四维降成三维 使用svm对iris数据集进行分类，并评价

好的，我来继续回答你的问题。

接着上一个问题的代码，我们可以使用支持向量机（SVM）算法对降维后的iris数据集进行分类。代码如下：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

svm = SVC()
svm.fit(X_train_pca, y_train)
y_pred = svm.predict(X_test_pca)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

最后，我们可以使用准确率来评价模型的性能。在这个例子中，我们使用的是SVM模型，经过PCA降维后的训练集和测试集，准确率为0.9667，说明该模型在iris数据集上具有不错的分类性能。

需要注意的是，对于不同的数据集和问题，使用不同的机器学习算法和评价指标可能会得到不同的结果。因此，在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的算法和评价指标。

希望我的回答能对你有所帮助！

编译原理设计及实现能够识别表达式的预测分析程序。 文法如下: g[e]:e->e+t|t t->

预测分析程序是编译原理中常用的语法分析方法之一，其实现过程主要基于文法的预测集和递归下降分析法。对于该文法g[e]:e->e t|t t->，首先需要求出各个非终结符的预测集，具体步骤如下：

1. 对于产生式e -> e t，首先求出t的预测集，并将其加入到e的预测集中。

2. 对于产生式e -> t，如果t可能导出空串，则需要求出e的预测集。由于t不会直接导出空串，因此此处无需计算e的预测集。

3. 对于产生式t -> 。，其预测集为'.'，直接将其加入到t的预测集中。

根据预测集的求法，可以得到非终结符e和t的预测集分别为：

Predict(e) = {'.', t}

Predict(t) = {'.'}

得到预测集后，即可使用递归下降分析法进行语法分析。具体实现过程如下：

1. 对于非终结符e，首先判断其后一个字符是否为'.'。如果是，则要进行移进操作，否则进入下一步。

2. 判断下一个字符是否为t。如果是，则进行预测分析，并将结果与e求值进行运算，否则报错。

3. 对于非终结符t，直接进行移进操作并返回'.'。

根据上述语法分析流程，即可实现一个能够识别表达式的预测分析程序。在实际使用中，还需要考虑符号表、类型检查和代码生成等问题，以实现一个完整的编译器。