1、qq空间留言爱情短句
(1)、 长期吃阿托伐他汀和阿司匹林出现4种情况，及时停药，别心存侥幸
(2)、已经了解了k-近邻算法的一般流程，下面开始进入实战内容。
(3)、易用：例程代码可在浏览器中直接运行，代码注释详尽，拿来就用。
(4)、 思念再广
(5)、对，你暗恋的小哥哥一定不能直呼其名，得叫“某某某”
(6)、在这篇文章中，作者先详细介绍了K-近邻算法的基础知识，接着在Python3中演示了约会网站配对实战和sklearn手写数字识别。形象生动，简明易懂。
(7)、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？
(8)、if(youneverbetray){ //如果“你若不离不弃”这个条件为真
(9)、△ 图5sklearn.neighbors
(10)、通过计算可知，红色圆点标记的电影到动作片(108,5)的距离最近，为如果算法直接根据这个结果，判断该红色圆点标记的电影为动作片，这个算法就是最近邻算法，而非k-近邻算法。那么k-邻近算法是什么呢？k-近邻算法步骤如下：
(11)、weights：默认是uniform，参数可以是uniform、distance，也可以是用户自己定义的函数。uniform是均等的权重，就说所有的邻近点的权重都是相等的。distance是不均等的权重，距离近的点比距离远的点的影响大。用户自定义的函数，接收距离的数组，返回一组维数相同的权重。
(12)、但是k-近邻算法不会告诉你这些，因为在它的眼里，电影类型只有爱情片和动作片，它会提取样本集中特征最相似数据(最邻近)的分类标签，得到的结果可能是爱情片，也可能是动作片，但绝不会是”爱情动作片”。当然，这些取决于数据集的大小以及最近邻的判断标准等因素。
(13)、(101,20)->动作片(115,8)的距离约为44
(14)、当然了，我们也会留一些正经留言。在那个点头之交也能被称为“莪德寶”、“親愛の”的年代，友情、爱情都需要靠留言来展示和升温，甚至是撕逼都要现在网络上来几个回合。
(15)、同时，这个男人也要玩视频游戏，并且占一定时间比例。能到处飞，又能经常玩游戏的男人是什么样的男人？很显然，有生活质量，并且生活悠闲的人。我的分析，仅仅是通过可视化的数据总结的个人看法。我想，每个人的感受应该也是不尽相同。
(16)、n_jobs：并行处理设置。默认为临近点搜索并行工作数。如果为-那么CPU的所有cores都用于并行工作。
(17)、火星文、怎么扎眼怎么来的配色、粗体标点、华丽符号、时不时的中英夹杂、非主流级别的打油句，并以颓废、忧伤为精神核心，掌握了这些，差不多你就懂那时候年轻人秀自己的逻辑了。
(18)、请填写资产状况信息。(请填写营业额(年收入)、纳税总额)
(19)、世界上最永恒的幸福就是平凡，人生中最长久的拥有就是珍惜。
(20)、有时最小的东东会在你的心里占据最大的空间。
2、空间留言情话短句暖心
(1)、每当到了特殊的日子，总是睡得很晚。说片面是熬夜，说实在是失眠，说实话是想你。
(2)、QQ空间留言板的留言多寡就是其中一个硬指标。那会儿，每天打开QQ，弹出来的对话框，大部分都是“去踩一下我的空间”，“是朋友的话，快去给我的空间留个言吧”等等。在这种愈演愈烈的“踩空间”氛围里，留言板上形成了，一大串一大串的“踩”、“求回踩”、“留个脚印”的花式“踩空间”个性留言代码，以及各种不忍直视的非主流式访客留言。如今回首，其low度堪比节假日长辈间互传的祝福短信。
(3)、请选择填报年度。如往年未填报，须先补报，再报送本年度年报。
(4)、个性签名绝对也是情侣之间秀恩爱、宣示主权的布告栏
(5)、对于表1中的数据，我们可以使用numpy直接创建，代码如下：
(6)、metric：用于距离度量，默认度量是minkowski，也就是p=2的欧氏距离(欧几里德度量)。
(7)、datingTestSet.txt数据下载：
(8)、CK沉珂应该也算得上是自残或者自杀派鼻祖了吧
(9)、(ftf=宋体)(ftc=EE1000)╔─────────────────╗(ftc=FFF100)一生把你放在心里頭放你在心里(/ft)╚─────────────────╝(/M)
(10)、登陆首页面(使用工商联络员登录或数字证书登录)。在首次(企业公示信息填报)之前，请先 (企业联络员注册)，若注册信息发生变化请(企业联络员变更)
(11)、需要注意的是，10%的测试数据应该是随机选择的，由于海伦提供的数据并没有按照特定目的来排序，所以我么你可以随意选择10%数据而不影响其随机性。
(12)、KNeighborsClassifier提供了以一些方法供我们使用，如图7所示。
(13)、不要那么相信回忆，里面的那个人，不一定会怀念你。
(14)、(M)(ftf=宋体)(ftc=EE1000)我我我我我 爱爱爱爱爱 你你你你你我 爱 你 你我我我我我 爱爱爱爱爱 你 你 我 爱 你 你我我我我我 爱爱爱爱爱 你你你你你(/ft)
(15)、女人能给予男人最温暖的两个字是“我懂”，男人能给予女人最温暖的两个字是“我在”。
(16)、这里不得不吐槽一句，海伦是个小吃货啊，冰淇淋公斤数都影响自己择偶标准。打开txt文本文件，数据格式如图1所示。
(17)、Scikitlearn也简称sklearn，是机器学习领域当中最知名的python模块之一。sklearn包含了很多机器学习的方式：
(18)、使用pip3安装好这两个whl文件后，使用如下指令安装sklearn。
(19)、使用sklearn可以很方便地让我们实现一个机器学习算法。一个复杂度算法的实现，使用sklearn可能只需要调用几行API即可。所以学习sklearn，可以有效减少我们特定任务的实现周期。
(20)、以我们多年的看片经验，这个分类还算合理。如果现在给我一部电影，你告诉我这个电影打斗镜头数和接吻镜头数。
3、空间留言情话
(1)、爱闹情绪的人都渴望存在感，故意说反话就是想引起你的注意，你要知道，那些别扭又违心的嫌弃，都是我说不出口的喜欢。
(2)、在cmd中，运行程序，并输入数据(12,44000,0.5)，预测结果是”你可能有些喜欢这个人”，也就是这个人魅力一般。一共有三个档次：讨厌、有些喜欢、非常喜欢，对应着不喜欢的人、魅力一般的人、极具魅力的人。结果如图6所示。
(3)、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。
(4)、搞不懂这么难看的花儿，我当时养它干嘛！？我是不是有病！？
(5)、本书首先介绍算法的概念和特点，然后介绍数据结构，再逐步深入介绍各类算法，通过解决实际问题加深理解。本书选取了近年来比较热门的语言Python作为载体，来实现算法的功能。这不但可以让读者系统地学习算法的相关知识，而且还能提高读者对Python语言的应用水平。
(6)、表1就是我们已有的数据集合，也就是训练样本集。这个数据集有两个特征，即打斗镜头数和接吻镜头数。除此之外，我们也知道每个电影的所属类型，即分类标签。用肉眼粗略地观察，接吻镜头多的，是爱情片。打斗镜头多的，是动作片。
(7)、返回前k个点所出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。
(8)、在将上述特征数据输入到分类器前，必须将待处理的数据的格式改变为分类器可以接收的格式。分类器接收的数据是什么格式的？
(9)、(M)(ftc=#00AEEF)(fts=6)
(10)、请填写行政许可信息。(请填写许可证名称、有效期至)所以在工作中很少会遇到困难。和水瓶座的人相处久了会不知不觉地被他们吸引。所以水瓶座的人缘是特别不错的。并同时向您表示歉意。金牛座就会变得特别大气。再加上黑色下包围。为前脸营造出不错的视觉冲击力。另外。把爱情牢牢把握在自己手中。狮子座狮子座的人在工作中到底有多么努力。所以你们的生活一定会锦上添花。幸福终于主动来敲门。金牛座也终于大胆敞开心扉。聪明的水瓶座自然不会白白地错过这次机会。请立即后台留言通知我们。各大车企都公布了今年1月份的销售成绩。在接下来的三个月时间里。很多人都是有目共睹的。双鱼座大胆敞开心扉。
(11)、找到对应python版本的numpy+mkl和scipy，下载安装即可，如图3和图4所示。
(12)、从图4的运行结果可以看到，我们已经顺利将数据归一化了，并且求出了数据的取值范围和数据的最小值，这两个值是在分类的时候需要用到的，直接先求解出来，也算是对数据预处理了。
(13)、在处理这种不同取值范围的特征值时，我们通常采用的方法是将数值归一化，如将取值范围处理为０到１或者-１到１之间。下面的公式可以将任意取值范围的特征值转化为０到１区间内的值：
(14)、程序猿的感情表达偏向于冷酷，其实外冷内热，感情细腻充沛。三行代码就是程序猿表达感情的特别能力。
(15)、所有的合适都是两个人的相互迁就和改变，没有天生合适的两个人，两个人朝着相同的方向努力，便是最好的爱情。
(16)、else alert("wannabewithyouforever");//其他时候都想永远和你在一起
(17)、△ 图1datingTestSet.txt格式
(18)、一般数值很大的时候不用这个，计算量太大。但是单个样本又不能太少，否则容易发生误分。
(19)、https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/blob/master/kNN/%E6%B5%B7%E4%BC%A6%E7%BA%A6%E4%BC%9A/datingTestSet.txt
(20)、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。
4、空间留言代码图案
(1)、即使白天那么的不放在眼里，深夜里寂寞的思绪总让人窒息。
(2)、什么？只有玫瑰花太单调？那再给你来几个爱心够不够？
(3)、△ 图5KNeighborsClassifier的方法
(4)、 这一生都可以和你一起走/
(5)、与此同时，这些文本格式存储的数字的文件命名也很有特点，格式为：数字的值_该数字的样本序号，如图2所示。
(6)、更重要的是，如果不点赞不留言，你永远不会知道在你的朋友圈里，谁在视奸你的生活。然而，QQ空间的访客记录就是实实在在、血淋淋的真实。“谁看过你”、“你看过谁”，你前男友、前女友，你的情敌、宿敌，所有你喜欢过和讨厌过的人到访你的空间，都会留下记录。于是，你的社交轨迹全都被留下并被摊开给大家看。
(7)、根据两点距离公式，计算距离，选择距离最小的前k个点，并返回分类结果。
(8)、而产生这种现象的唯一原因，仅仅是因为飞行常客里程数远大于其他特征值。但海伦认为这三种特征是同等重要的，因此作为三个等权重的特征之飞行常客里程数并不应该如此严重地影响到计算结果。
(9)、样本不平衡问题(即有些类别的样本数量很多，而其它样本的数量很少)；
(10)、人气当然是少年的心头刺，可能即便我们长到了今天，我们也依然在意被多少人爱，被多少人憎。当然，如果你打小就是一个爱谁谁的酷小孩，你可能不那么在意自己到底在集体世界里活得怎样。但有一件事儿你多少会重视几分，那就是QQ空间的访客记录。
(11)、它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。
(12)、在kNN_test0py文件中创建函数classifyPerson，代码如下：
(13)、https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/
(14)、训练时间复杂度为O(n)；无数据输入假定；
(15)、10月24日(1024)是我们程序猿特殊的节日，在此我们向可爱的程序猿小哥哥小姐姐们发出邀请，征集三行代码情书。
(16)、我们可以从散点图大致推断，这个红色圆点标记的电影可能属于动作片，因为距离已知的那两个动作片的圆点更近。k-近邻算法用什么方法进行判断呢？
(17)、这个网站的使用方法，我在之前的文章里有讲过：http://blog.csdn.net/c406495762/article/details/60156205
(18)、algorithm：快速k近邻搜索算法，默认参数为auto，可以理解为算法自己决定合适的搜索算法。除此之外，用户也可以自己指定搜索算法ball_tree、kd_tree、brute方法进行搜索，brute是蛮力搜索，也就是线性扫描，当训练集很大时，计算非常耗时。
(19)、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。
(20)、△ 表1每部电影的打斗镜头数、接吻镜头数以及电影类型
5、空间留言代码免费大全
(1)、本文中提到的电影类别分类、约会网站配对效果判定、手写数字识别实例和数据集，均来自于《机器学习实战》的第二章k-近邻算法。
(2)、通过大量的测试数据，我们可以得到分类器的错误率-分类器给出错误结果的次数除以测试执行的总数。
(3)、(ftf=Webdings)Y(/ft)(/ft)(/M)(/ft)(/M)(M)(M)(ftc=#00AEEF)(fts=2)(ftf=Webdings)Y(/ft)(/ft)(ftc=#00AEEF)(fts=2)(ftf=Webdings)Y(/ft)(/ft)(/M)(M)(ftc=#FDC68C)親愛啲(/ft)(/M)(ftc=#00AEEF)(ftf=黑体)(B)(M)Deardarling(/M)(/B)(/ft)(/ft)(M)(ftc=#FDC68C)(ftc=#FDC68C)伱岢聽說ㄋ(/ft)(/M)(ftc=#00AEEF)(ftf=黑体)(B)(M) Haveyoueverheardabout(/M)(/B)(/ft)(/ft)(M)(ftc=#FDC68C)那嗰吥能說啲秘密(/ft)(/M)(ftc=#00AEEF)(ftf=黑体)(B)(M) thesecretcannotbesaidout(/M)(/B)(/ft)(/ft)(M)(ftc=#FDC68C)一輩孓衹噯伱壹嗰(/ft)(/M)(ftc=#00AEEF)(ftf=黑体)(B)(M) Thealllifetimejustlove you(/M)(/B)(/ft)(/ft)(fts=2)(ftc=#FBAD82)(ftf=Webdings)Y(/ft)(/ft)(/ft)(fts=2)(ftc=#FBAD82)(ftf=Webdings)Y(/ft)(/ft)(/ft)(fts=6)(ftc=#00AEEF)(ftf=Webdings)Y(/ft)(/ft)(/ft)
(4)、爱你就是，见不到你的時候，心里有好多话想和你说；你在身边时，觉得得静静地靠近你，即使不说话，也很好。
(5)、我们可以给海伦一个小段程序，通过该程序海伦会在约会网站上找到某个人并输入他的信息。程序会给出她对男方喜欢程度的预测值。
(6)、此外，量子位专业细分群(自动驾驶、CV、NLP、机器学习等)正在招募，面向正在从事相关领域的工程师及研究人员。
(7)、 /终于明白
(8)、第一步：访问网站
(9)、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。
(10)、准备数据：使用Python解析、预处理数据。
(11)、后来，除了留言板上Blingbling的互访狂欢，腾讯又发明了一个令人发指的玩意儿，那就是养花。据说，现在这个玩儿法已经没有了，取而代之的是养花藤游戏。但是，曾经的养花同样也是一件检验你是否是校园达人的标准之一。因为，花儿长得好不好，除了取决于你在空间的活跃度，还取决于你访客的数量。来空间看你的人越多，你的花儿就越美，你的花艺等级就越高。
(12)、在kNN_test0py文件中编写名为showdatas的函数，用来将数据可视化。编写代码如下：
(13)、运行上述代码，得到的数据解析结果如图2所示。
(14)、在某一时间，想念一段时光的掌纹；躲在某一地点，想念一个让我牵挂的人。
(15)、 敌不过时间漫长/