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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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  • TA的每日心情
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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
    尝试下西片吧
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  • TA的每日心情
    開心
    5 天前
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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
    + D0 ^! e2 H, |3 V$ gimport matplotlib.pyplot as plt  b( l3 G6 g* v0 Q# z

    . G) _" B# v$ Z8 B$ ^import utilities
    0 P: {8 Z( M' W, I. ]; ~1 x
    / I! l4 n# k6 c! b0 F4 a# Load input data
    / Y" @: r0 ?+ g/ rinput_file = 'D:\\1.Modeling material\\Py_Study\\2.code_model\\Python-Machine-Learning-Cookbook\\Python-Machine-Learning-Cookbook-master\\Chapter03\\data_multivar.txt'
    % k) F* I8 M2 Y8 W' f5 jX, y = utilities.load_data(input_file)
    7 T6 o1 r- m& Z0 V8 X! R- A! `
    # w7 ]! {% [# l$ D. i& s. o###############################################
    9 a9 h# n% Y5 Y. r( G9 W3 H# Separate the data into classes based on 'y'7 u' }, |9 ]) n4 c) M" j
    class_0 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==0])* ^- a1 Q) b' ?
    class_1 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==1])8 O* H0 ]0 F5 `* l$ \- C% O! ?
    7 J+ a6 [  K/ W* f/ K- N; N
    # Plot the input data" y" @% }" N4 X" `7 k. E+ d, h
    plt.figure()
    ; T7 ~- V7 ~, t2 ]& _3 _plt.scatter(class_0[:,0], class_0[:,1], facecolors='black', edgecolors='black', marker='s')3 k; _* w5 r/ P. B7 U
    plt.scatter(class_1[:,0], class_1[:,1], facecolors='None', edgecolors='black', marker='s')6 i; U' ^: O8 t/ K9 I2 z
    plt.title('Input data')
    " o  e7 ]: }8 W3 h) O, ]: m
    ! r! ~7 p; I6 y! W, B###############################################, H+ @2 k+ |8 s- e3 l- |: ~8 p
    # Train test split and SVM training9 ^  L! s8 \" l: ?4 x
    from sklearn import cross_validation
    ' m* Q- O5 O, z! \6 [8 zfrom sklearn.svm import SVC
    ; f: N/ J- o* H1 x! Q# h* I  L* s4 b, h& I% z- u" A. t! ?
    X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=5)
    " a" z6 W: X) u6 I) m
    * b! F: g- D; ^#params = {'kernel': 'linear'}
    % @" f  P- \% \" w#params = {'kernel': 'poly', 'degree': 3}
    . q) M  s4 h  b% p/ z/ cparams = {'kernel': 'rbf'}
      o6 t- K, |2 z( s  m2 _8 gclassifier = SVC(**params)8 \$ b0 L3 A0 d* B) Y# `  P
    classifier.fit(X_train, y_train)
    * ^/ G' l5 M$ R) f8 P9 Butilities.plot_classifier(classifier, X_train, y_train, 'Training dataset')6 ~7 R7 F) E  e# p
    1 M1 y9 ^  [/ J1 j" Z7 g# z2 I
    y_test_pred = classifier.predict(X_test)
    / [4 f; N* T& m8 L8 R# qutilities.plot_classifier(classifier, X_test, y_test, 'Test dataset')
    " u. x& V) Q3 x) }$ f, p* n% r( l+ o4 p) J! Q( T
    ###############################################
    : p( o" C# c7 l7 D7 B# Evaluate classifier performance
    8 r+ R# o6 |, a8 U# E
      N' H2 m8 m' e7 o: x8 y! f8 D, i, hfrom sklearn.metrics import classification_report
    0 h1 o4 t/ D; d' L0 }: }
      t# _9 y3 t/ M" c5 _3 Ttarget_names = ['Class-' + str(int(i)) for i in set(y)]
    8 O* ~; v$ E: d# m4 oprint "\n" + "#"*30
    & o. q) u6 z5 k0 g) u4 z+ M! Sprint "\nClassifier performance on training dataset\n"
    1 t( b+ w- m4 Nprint classification_report(y_train, classifier.predict(X_train), target_names=target_names)
    2 ~* V% l& I  ~: i1 q+ o! W% U- dprint "#"*30 + "\n"
    3 l3 V* M$ |5 F1 x" E! O' |( a+ s. i. d, Z
    print "#"*30$ g# l5 C+ F& e* z& M. N' ]
    print "\nClassification report on test dataset\n"& @" Y  b0 x) ^
    print classification_report(y_test, y_test_pred, target_names=target_names)
    ( L6 X. S6 x+ \" y: ]! e5 pprint "#"*30 + "\n"
    0 @5 `* t  I% M1 a
    0 C! X6 Q5 y& U$ u. w: o
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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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    2020-3-5 12:59
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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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