欢迎使用Markdown编辑器

你好！这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。

新的改变

我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：

全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验；
在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式，Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示；
增加了 图片拖拽 功能，你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示；
全新的 KaTeX数学公式 语法；
增加了支持甘特图的mermaid语法¹ 功能；
增加了 多屏幕编辑 Markdown文章功能；
增加了 焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置 等功能，功能按钮位于编辑区域与预览区域中间；
增加了 检查列表 功能。

功能快捷键

撤销：Ctrl/Command + Z
重做：Ctrl/Command + Y
加粗：Ctrl/Command + B
斜体：Ctrl/Command + I
标题：Ctrl/Command + Shift + H
无序列表：Ctrl/Command + Shift + U
有序列表：Ctrl/Command + Shift + O
检查列表：Ctrl/Command + Shift + C
插入代码：Ctrl/Command + Shift + K
插入链接：Ctrl/Command + Shift + L
插入图片：Ctrl/Command + Shift + G

合理的创建标题，有助于目录的生成

直接输入1次#，并按下space后，将生成1级标题。
输入2次#，并按下space后，将生成2级标题。
以此类推，我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。

如何改变文本的样式

强调文本 强调文本

加粗文本 加粗文本

标记文本

~~删除文本~~

引用文本

H₂O is是液体。

2¹⁰ 运算结果是 1024.

插入链接与图片

链接: link.

图片: 机器学习实战 python编写knn

带尺寸的图片: 机器学习实战 python编写knn

居中的图片: 机器学习实战 python编写knn

居中并且带尺寸的图片: 机器学习实战 python编写knn

当然，我们为了让用户更加便捷，我们增加了图片拖拽功能。

如何插入一段漂亮的代码片

去博客设置页面，选择一款你喜欢的代码片高亮样式，下面展示同样高亮的 代码片.

// An highlighted block
var foo = 'bar';

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Apr 30 15:23:03 2019

@author: sa
k近邻算法
"""

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn import neighbors
from sklearn import datasets
from sklearn import metrics 
import numpy as np
import pylab as pl
 
 

#加载数据集iris
iris = datasets.load_iris()

#显示郁金花特征变量
print(iris.data)
#分类结果集，150个训练样本，每个对象的特征为5维
#150个训练样本的标签（共有三类）
print(iris.target)

#选择不同的方法
knn = neighbors.KNeighborsClassifier() #knn分类器，跟所有样本距离，离得最近，就是哪些（距离由小到大排序，前K个样本，哪个类别占得最多，k一般取3或者5）
kmeans=KMeans()

#学习，建立模型
knn.fit(iris.data, iris.target)
kmeans.fit(iris.data)
#得到预测结果
#predictedLabel = knn.predict([[0.1,0.2,0.3,0.4]])
#print(predictedLabel)
#print("*********")
#验证预测结果的正确性
#输入测试数据
test_x=([[0.1,0.2,0.3,0.4],[0.1,0.2,0.2,0.1]])
#输入测试数据的类别
test_y=([[0],[0]])
#计算准确率
print('The accuracy of the KNN is: {0}'.format(metrics.accuracy_score(knn.predict(test_x),test_y)))
print('The accuracy of the KMeans is: {0}'.format(metrics.accuracy_score(kmeans.predict(test_x),test_y)))

print("*****************")
#pl.scatter(iris.data[:, 1],  # 样本集的 x 轴数据
#           iris.data[:, 3],  # 样本集的 y 轴数据
#           c=iris.target,  # 样本类别
#           s=80,           #点的大小
#           cmap=pl.cm.Paired)  # cmap 确定颜色
#pl.axis('tight')
#pl.show()

机器学习实战 python编写knn 显示数据集，

预测了两个显而易见的测试样本，计算精准率
补充-应该用交叉验证验证的

生成一个适合你的列表

项目
- 项目
  - 项目

项目1
项目2
项目3

计划任务
完成任务

创建一个表格

一个简单的表格是这么创建的：

项目	Value
电脑	$1600
手机	$12
导管	$1

设定内容居中、居左、居右

使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右

第一列	第二列	第三列
第一列文本居中	第二列文本居右	第三列文本居左

SmartyPants

SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如：

TYPE	ASCII	HTML
Single backticks	`'Isn't this fun?'`	‘Isn’t this fun?’
Quotes	`"Isn't this fun?"`	“Isn’t this fun?”
Dashes	`-- is en-dash, --- is em-dash`	– is en-dash, — is em-dash

创建一个自定义列表

Markdown: Text-to-HTML conversion tool
Authors: John; Luke

如何创建一个注脚

一个具有注脚的文本。²

注释也是必不可少的

Markdown将文本转换为 HTML。

KaTeX数学公式

您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

Gamma公式展示 $\Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N$ 是通过欧拉积分

$\Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,.$

你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

新的甘特图功能，丰富你的文章

关于 甘特图 语法，参考这儿,

UML 图表

可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图：:

这将产生一个流程图。:

关于 Mermaid 语法，参考这儿,

FLowchart流程图

我们依旧会支持flowchart的流程图：

关于 Flowchart流程图 语法，参考这儿.

导出与导入

导出

如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到 文章导出 ，生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。

导入

如果你想加载一篇你写过的.md文件或者.html文件，在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入，
继续你的创作。

mermaid语法说明 ↩︎
注脚的解释 ↩︎

机器学习实战 python编写knn