kknn（可可尼女装什么档次）

kknn

k-最近邻（k-nearest neighbors，简称k-NN）算法是一种常用的分类和回归算法。在分类问题中，k-NN算法根据最近邻的训练样本来对新样本进行分类。在回归问题中，k-NN算法通过最近邻的训练样本来预测新样本的输出值。

k-NN算法的基本原理如下：

计算距离：根据给定的距离度量（如欧式距离、曼哈顿距离等），计算新样本与训练样本之间的距离。
选择最近邻：选取与新样本最近的k个训练样本。
进行分类或回归：对于分类问题，统计k个最近邻中各个类别的数量，并选择出现较多的类别作为新样本的分类结果；对于回归问题，计算k个最近邻的输出值的平均或加权平均作为新样本的预测输出值。

k-NN算法的优点包括简单易实现，对数据分布没有假设，适用于多分类和回归问题。然而，k-NN算法的缺点是计算复杂度高，对于大规模数据集和高维数据可能效果不佳，还需要选择合适的距离度量和k值。

在Python中，可以使用sklearn.neighbors库中的KNeighborsClassifier类进行分类问题的k-NN算法，使用KNeighborsRegressor类进行回归问题的k-NN算法。这些类提供了许多参数和方法来调整和使用k-NN算法，如n_neighbors指定k值，fit用于拟合模型，predict用于预测新样本的分类或回归结果等。

示例：

首先，我们需要导入所需的库，如numpy用于数值计算和sklearn.neighbors用于实现k-NN算法。

import numpy as np from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier, KNeighborsRegressor

然后，我们定义一个包含自变量 X 和目标变量 y 的数据集。这里我们使用一个简单的二分类问题作为示例。

X = np.array([[1, 2 ], [2, 3 ], [3, 1 ], [4, 5 ], [5, 4 ]]) y = np.array([0, 0 , 0 , 1 , 1 ])

接下来，我们可以创建一个KNeighborsClassifier对象，并使用fit方法拟合k-NN分类模型。

classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)classifier.fit(X, y)

然后，我们可以使用模型预测新的观测值的分类结果。

new_x = np.array( [[3, 3], [1, 1]] )y_pred = classifier.predict(new_x)

最后，我们可以打印出预测结果。

print (y_pred)

完整的代码如下：

import numpy as npfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierX = np.array( [[1, 2], [2, 3], [3, 1], [4, 5], [5, 4]] )y = np.array([ 0 , 0 , 0 , 1 , 1 ])classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors= 3 )classifier.fit(X, y)new_x = np.array( [[3, 3], [1, 1]] )y_pred = classifier.predict(new_x) print (y_pred)

运行以上代码，将得到新观测值的分类结果。在这个示例中，我们使用k-NN算法进行二分类，根据最近的3个邻居进行分类预测。

算法实现

数据集 | 社交网络

导入相关库

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd

导入数据集

数据集下载： https://.com//100-/blob///.csv

dataset = pd.read_csv( 'Social_Network_Ads.csv' ) X = dataset.iloc[:, [ 2 , 3 ]].values y = dataset.iloc[:, 4 ].values

将数据划分成训练集和测试集

from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.25 , random_state = 0 )

特征缩放

from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() X_train = sc.fit_transform(X_train) X_test = sc.transform(X_test)

使用K-NN对训练集数据进行训练

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierclassifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5 , metric = 'minkowski' , p = 2 )classifier.fit(X_train, y_train)

对测试集进行预测

y_pred = classifier.predict(X_test)

生成混淆矩阵

from sklearn.metrics import confusion_matrixcm = confusion_matrix(y_test, y_pred)

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“可可尼”女总裁的豪宅！西湖畔花园洋房，不用拼房自己就是豪门

最近网上最火的一个话题，要数“高配版拼夕夕”名媛群了吧？不得不说，如果不是被曝光，小编还以为那些外表光鲜亮丽、年轻且又多金的女孩，真的是当代励志典范。不过“纸终究包不住火”、“没有不透风的墙”、“假的也永远真不了”等等这些话还是有一定道理的。为了炫耀自己拥有一条品牌丝袜，还要拼夕夕！这样的“名媛”试问哪个男人敢要？

女孩子嘛，想要有钱，首先要值钱，光包装外表了，脑袋空空有啥用？比如今天我们要分享的这套豪宅主人——“可可尼”品牌女装女总裁应翠剑，21岁时，她就已经成了“中国十佳时装设计师”！凭借着过得硬的时尚理念，和自身的不断成长与提高，获奖那一年，她便创建了自己的品牌“COCOON”，也就是我们说的可可尼，同时还是秋水伊人的艺术总监。这样的女人，自己本身就是豪门，又何须与别人虚以为蛇？

她如今在杭州西湖旁的独栋花园式洋房，占地面积更是高达1600多平米，光是装修，前前后后就花了5年时间。这样的炫富才不心虚。就是不知道这样的一栋豪宅，如果拼夕夕，按照人均1000起价，那得拼多少人？

不管咋说每个人的追求都不同，但是像应翠剑这样的女总裁的成长之路，才是值得每个女孩学习的！好了，我们言归正传，还是说说这栋花园式洋房吧！这栋洋房的占地面积为1600多平米，光是花园就占据了1000平米，剩下的是洋房的建筑面积。并且位于西湖边，地理位置优越，绝对算得上是豪宅无疑了！进入院子，有石头铺成的小路，还有大面积的草坪，鲜花点缀在每个角落里，将这栋花园式洋房装点的生机勃勃，充满了温馨感！