Python机器学习KNN算法、余弦相似度、Logistic回归的实现与电影推荐

机器学习项目任务：在Python中实现KNN算法、COS相似度、Logistic回归，并完成以下任务：

推荐系统：

使用余弦相似度，基于电影的类型和总评分从数据集中推荐电影。通过C#/WPF制作的简单GUI来展示推荐结果，或使用命令行参数运行脚本读取结果。

推荐示例：

输入电影名称：The Dark Knight

输出：

• 电影：Batman Begins | 评分：9.3

• 电影：Gone Girl | 评分：9.0

• 电影：A Separation | 评分：8.7

分类任务：

利用k-最近邻算法（KNN）进行电影分类，通过回答一些问题确定电影的类型。

分类示例：

问题：这部电影中有接吻场景吗？

回答：是