空间爱情留言代码

1、这里不再讲解自己用Python写的k-邻域分类器的方法，因为这不是本小节的重点。接下来，我们将使用强大的第三方Python科学计算库Sklearn构建手写数字系统。(空间爱情留言代码)。

2、sklearn.neighbors模块实现了k-近邻算法，内容如图5所示。

3、莪の悲伤、莪の寂寞、莪の累，看上去日子过得可真够颓的(空间爱情留言代码)。

4、使用算法：错误率在可接受范围内，就可以运行k-近邻算法进行分类。

5、运行上述代码，可以看到可视化结果如图3所示。

6、(101,20)->爱情片(1,101)的距离约为169

7、别不承认，我们都曾经是执迷于黄钻的非主流少年。黄钻，在十几岁出头的我心里，是一种权力的象征。因为它意味着你是黄钻贵族，当别人还在使用免费开放的但又丑到辣眼的QQ空间皮肤时，黄钻贵族能有更丰富和更精致的选择。

8、而我接下来要说的，可能是QQ空间最重要的功能之那就是你的相册。说真的，如果你还没有清理过你的相册，我劝你不要轻易回去打开。因为，照片是记录你曾经有多傻逼这件事儿的铁证。毕竟，你我都是从非主流年代过来的人。

9、什么？只有玫瑰花太单调？那再给你来几个爱心够不够？

10、现在黄钻的功能不断被拓宽，拥有黄钻能查看最新的2000条访客记录。这真的不是一个庸人自扰的功能吗？

11、                    思念再广

12、看完这九个20表白代码，你还不会怎么追女神，直接来找我！

13、看到这里，有人可能会问：“分类器何种情况下会出错？”或者“答案是否总是正确的？”答案是否定的，分类器并不会得到百分百正确的结果，我们可以使用多种方法检测分类器的正确率。此外分类器的性能也会受到多种因素的影响，如分类器设置和数据集等。

14、为了测试分类器效果，在kNN_test0py文件中创建函数datingClassTest，编写代码如下：

15、https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/blob/master/kNN/%E6%B5%B7%E4%BC%A6%E7%BA%A6%E4%BC%9A/datingTestSet.txt

16、KNneighborsClassifier参数说明：

17、可以看到，我们已经顺利导入数据，并对数据进行解析，格式化为分类器需要的数据格式。接着我们需要了解数据的真正含义。可以通过友好、直观的图形化的方式观察数据。

18、我们已经知道k-近邻算法根据特征比较，然后提取样本集中特征最相似数据(最邻近)的分类标签。那么，如何进行比较呢？比如，我们还是以表1为例，怎么判断红色圆点标记的电影所属的类别呢？如图1所示。

19、如有问题，请留言。如有错误，还望指正，谢谢！

20、计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；

21、装修空间当然象征了你的身份和品味。而你的QQ空间背景音乐不仅标记着你的个人风格，同样也是时之潮流。非主流鼻祖C.K.沉珂的《飞向你的床》，不知道现在在干嘛的许嵩的《玫瑰花的葬礼》，即便你真没放过这些歌儿，你准在同学好友的空间里听过。

22、既然相遇了，那就好好相处，就算终有一散，那也要感谢曾经拥有。用优雅的心相遇，用包容的心相处，用感恩的心告别，无论如何，都是一段美好的人生经历。

23、不告诉我这个电影类型，我可以根据你给我的信息进行判断，这个电影是属于爱情片还是动作片。而k-近邻算法也可以像我们人一样做到这一点，不同的地方在于，我们的经验更”牛逼”，而k-邻近算法是靠已有的数据。

24、除了把自己捯饬的爹不疼妈不爱，收集一堆非主流照片，并上传到一个指定相册，也是必要动作之一。这些照片一定是图文并茂，色调清奇，滤镜沉重，还得看上去特深沉，特忧伤，特唯美。

25、n_neighbors：默认为就是k-NN的k的值，选取最近的k个点。

26、在kNN_test0py文件中创建函数classifyPerson，代码如下：