目      录 译者序 前言 第1章   概论 1 1.1   为什么要用编译器 2 1.2   与编译器相关的程序 3 1.3   翻译步骤 5 1.4   编译器中的主要数据结构 8 1.5   编译器结构中的其他问题 10 1.6 &

基于二叉树实现一元多项式的加法、减法、乘法、除法，并实现算法的优化及对内存的最小使用，将结果存储在原多项式中-Based on a binary tree polynomial addition, subtraction, multiplication, division, and to achieve the optimization algorithm and minimal use of memory, and stores the result in the original polyn

本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统