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【申精】花花公子成人频道Playboy TV-Spring Break (春假派对系列 全)

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    2023-8-8 15:52
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    [LV.10]以壇為家III

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    發表於 2018-1-21 17:05:44 |只看該作者
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  • TA的每日心情
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    2025-2-7 22:17
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    [LV.10]以壇為家III

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    發表於 2018-1-21 18:29:35 |只看該作者
    偶尔换个口味
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    發表於 2018-1-21 20:56:35 |只看該作者
    import numpy as np
    # T' k6 @, b- d: T8 M$ aimport matplotlib.pyplot as plt; h/ s& i* S* C

    . o! v' q! U3 R- o# ^3 Y! P7 uimport utilities $ k# f. B) G/ W% q& W! v5 z$ W
    " Z) C; ?, F) M9 Q/ ~  H
    # Load input data& z! y) v- a0 {
    input_file = 'D:\\1.Modeling material\\Py_Study\\2.code_model\\Python-Machine-Learning-Cookbook\\Python-Machine-Learning-Cookbook-master\\Chapter03\\data_multivar.txt'
    8 S6 u6 `  I" }8 U& [0 @0 nX, y = utilities.load_data(input_file)2 P7 }9 m" s, h1 G, U
    ' h! `0 C: j! u+ A
    ###############################################: m7 `& D2 g& c, [) K) d% Z' E
    # Separate the data into classes based on 'y'
    8 `  a$ L' b4 K$ W8 L( Hclass_0 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==0])7 C% {% \" q; [1 p, y2 u% x8 g1 W
    class_1 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==1])! D2 u0 \3 d+ g! R1 ]6 y

    * K6 b8 R: G& h# Plot the input data
    1 d5 J0 r0 I" r# hplt.figure()3 ?% V* ^) R* T$ j! R/ z
    plt.scatter(class_0[:,0], class_0[:,1], facecolors='black', edgecolors='black', marker='s')
    ! p' }! F9 n* Q+ F$ I6 E+ {plt.scatter(class_1[:,0], class_1[:,1], facecolors='None', edgecolors='black', marker='s'), i6 b* \" H0 t
    plt.title('Input data')
    1 n, D3 j8 y' [2 |2 h; D: Q
    % d1 Y+ B( l4 G( w3 L9 {- n5 X! X###############################################
      o- F2 d2 Z( n; N# |# Train test split and SVM training
    6 H+ N* i' S( O5 M2 r0 ofrom sklearn import cross_validation5 o' ~1 D9 G! \! S6 ^
    from sklearn.svm import SVC2 e( O. z- x0 O) A9 y2 v& b/ A
    9 @/ O8 F) P9 ~4 O, a  a2 [# u
    X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=5); j7 _9 \0 o- q

    . A/ o, n8 n  {#params = {'kernel': 'linear'}! B0 w# O3 h  H. [
    #params = {'kernel': 'poly', 'degree': 3}" q; P8 o6 ?9 r' q; C
    params = {'kernel': 'rbf'}6 p0 `, W: M+ J% h5 w
    classifier = SVC(**params)0 w4 m1 w. {2 n
    classifier.fit(X_train, y_train)% x$ _/ J) O& }% ]6 y' P
    utilities.plot_classifier(classifier, X_train, y_train, 'Training dataset')
    9 @" R, M/ ?/ x+ y. P# \9 {  n+ y
    / K. q3 V, U& k* H( }6 C0 fy_test_pred = classifier.predict(X_test). w1 P+ m! h, d) Y1 T# x$ e
    utilities.plot_classifier(classifier, X_test, y_test, 'Test dataset')
    9 }# v9 v5 ^/ z) n5 P
    % ~: p: r) U# T5 o5 k9 x###############################################
    ; k$ {$ o  D5 P" z: g# Evaluate classifier performance
    8 `. b$ d% s6 G
    7 m% R% |  k2 U9 rfrom sklearn.metrics import classification_report
    8 R& R% |- L7 k) [
    8 r. ]$ j' d# R1 V9 ~' Gtarget_names = ['Class-' + str(int(i)) for i in set(y)]/ y. Y; d& [) t6 p& B4 S* g
    print "\n" + "#"*308 e1 U8 O+ G! I# ^( R7 y3 ]
    print "\nClassifier performance on training dataset\n"0 |' }* r$ A2 t* }  |
    print classification_report(y_train, classifier.predict(X_train), target_names=target_names)
    9 P* D2 e' u  O% B7 Gprint "#"*30 + "\n"
    % u! ~2 j. G* G& C4 u' G4 g& F: u' t3 T! W5 H2 D
    print "#"*30! b* S1 V/ Z8 J) S. Y) q) L
    print "\nClassification report on test dataset\n"0 h# B! ~- H& l7 }+ }' t8 V+ ^4 h
    print classification_report(y_test, y_test_pred, target_names=target_names)  C6 w+ S* F1 f8 V2 N7 k, ~5 d; Y3 b2 ]$ j
    print "#"*30 + "\n"
    ; b$ k. V2 n/ j2 s. n& A/ l1 ~7 z& L3 Q
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    [LV.Master]伴壇終老

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    發表於 2018-1-24 07:26:19 |只看該作者
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    好片强烈支持
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    [LV.7]常住居民III

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    發表於 2018-1-24 12:40:31 |只看該作者
    你就我们摸我
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    [LV.9]以壇為家II

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    發表於 2018-1-24 20:16:18 |只看該作者
    精华帖,力鼎,巨乳
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    [LV.9]以壇為家II

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    發表於 2018-1-25 17:48:33 |只看該作者
    很具有野性
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    [LV.Master]伴壇終老

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    發表於 2018-1-26 08:48:57 |只看該作者
    看上去还不错
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    發表於 2018-1-26 12:10:01 |只看該作者
    感觉还是不错
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    [LV.7]常住居民III

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    發表於 2018-1-26 21:47:26 |只看該作者
    看着图片很有感觉的
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