正文
数据的预处理
首先最重要的是我为300~400部电影打了分，打分的方式是建立一个django网站，随机抽取一些片子，显示其预览图并且给我打分的选项，源代码也已经公开了。说实话，打分完成以后看太阳都是绿色的……
评分依据当然是根据个人的喜好，比如我对平刘海有着深刻的好感，没有平刘海简直就不是女生（逃
为了让机器知道我喜欢那些电影，以后自动帮我下载（误
我需要让机器学习一下我的癖好，就根据网站上的标签（我简称之为Tag，其实是Categories，否则打字太痛苦了）
Logistic Regression进行影片分类
原理不明的可以看这两篇：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/20511129
https://zhuanlan.zhihu.com/p/20545718
下面是用Logistic Regression对性癖进行学习，使用了sklearn中的LogisticRegressionCV（带交叉验证的Logistic回归） 我特地没有考虑时间因子，因为实际验证的时候，因为有些片子的时间有错误，有的长达十几个小时，导致推荐的都是这些乱七八糟的影片。
短时间的视频大多数都是渣渣，但是长时间的也未必好看，我不如去掉这个因子让它不再干扰我。 虽然使用时间能达到更高的精度，但是却和“学习性癖”这个主题背道而驰了，最终的效果也并不理想。
import sklearn.linear_model
regr = sklearn.linear_model.LogisticRegressionCV(
Cs=60, fit_intercept=True, cv=4, dual=False,
penalty='l2', scoring=None, solver='lbfgs', tol=0.0001,
max_iter=1000, class_weight=None, n_jobs=1, verbose=1)
regr.fit(Xt_train, y_train>-0.5)
y_train_predict = regr.predict(Xt_train)
y_test_predict = regr.predict(Xt_test)
y_train_real = np.reshape(y_train>-0.5,y_train_predict.shape)
y_test_real = np.reshape(y_test>-0.5,y_test_predict.shape)
# 输出报告
from sklearn import metrics
print('------------ACCURACY-------------')
print "Train accuracy: %f%%" % (sum(y_train_predict==y_train_real)*100.0/len(y_train_real))
print "Test accuracy: %f%%" % (sum(y_test_predict==y_test_real)*100.0/len(y_test_real))
输出：
------------ACCURACY-------------
Train accuracy: 68.211921%
Test accuracy: 70.886076
