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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
    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
    6 N- k) P2 g. {* p2 W$ Limport matplotlib.pyplot as plt2 b6 L9 y4 x. v+ {7 L
    3 u8 l; M( Q" m' {
    import utilities
    / t5 ?4 n& \5 {/ F. R
    $ B, H/ z7 R/ ~( I# Load input data& e8 j  P5 v% N8 j' D) T
    input_file = 'D:\\1.Modeling material\\Py_Study\\2.code_model\\Python-Machine-Learning-Cookbook\\Python-Machine-Learning-Cookbook-master\\Chapter03\\data_multivar.txt'
    + q. n2 h# Y/ X6 ?X, y = utilities.load_data(input_file)% N) c0 v* u# l) y! n' F
    2 d& R9 k7 {  n
    ###############################################
    ) \' l9 a$ H, _" }9 k# Separate the data into classes based on 'y'
    & m/ B3 Q; l, J9 C! C5 V% v" Mclass_0 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==0])" s1 t, D" i4 F
    class_1 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==1])
    3 _7 y( j( t* m$ b& h. z8 \& n& _: {/ e. {
    # Plot the input data) h% q! c" ]2 s. w2 k% }% G3 r
    plt.figure()
    2 `% E( \$ y6 B  B2 b* Xplt.scatter(class_0[:,0], class_0[:,1], facecolors='black', edgecolors='black', marker='s'). y& Y! @( ^1 ?
    plt.scatter(class_1[:,0], class_1[:,1], facecolors='None', edgecolors='black', marker='s')
    6 k7 O* z9 g; E6 ]+ ^2 c. Kplt.title('Input data')
    " t1 j+ @( F. e) s* m# v% m* H1 O- y; y& e' V5 g- P
    ###############################################, E, N; q6 Z+ I/ |* X$ m+ q! \7 b
    # Train test split and SVM training# W( \0 G; `% ^, W+ X
    from sklearn import cross_validation
    ! J; p; G* \+ Cfrom sklearn.svm import SVC
      i  ]# Q; m$ |# O- c* f* g* I3 `+ X/ c  l
    X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=5)
    ( F- c6 i2 Y; X( f" |+ g4 q  o0 I* e( |
    #params = {'kernel': 'linear'}" ]! z! l5 _: {) ]
    #params = {'kernel': 'poly', 'degree': 3}' L/ q2 _; o$ o  X$ L# a. s
    params = {'kernel': 'rbf'}+ _1 G3 T6 J; R
    classifier = SVC(**params)
    - a( y3 m, |# m' qclassifier.fit(X_train, y_train)
    7 W6 l1 D$ J$ b" t* D' {utilities.plot_classifier(classifier, X_train, y_train, 'Training dataset')$ ]. v9 p0 p5 t( Y: S
    9 |; H: C8 H$ |' }& _. k7 G, a
    y_test_pred = classifier.predict(X_test)
    3 f$ w. {1 B5 s3 r" Z5 l; xutilities.plot_classifier(classifier, X_test, y_test, 'Test dataset')' p. I# \2 g" R/ }
    5 O$ ^% g2 _  c+ ?3 e7 R- u
    ###############################################
    ' e- P, r9 b1 l! G# Evaluate classifier performance2 @& S: k( f0 \3 b) U7 p+ m

    & A4 h& b0 U: U$ s. `from sklearn.metrics import classification_report
    1 N! W/ V$ b0 T+ k
    $ J; Y& S4 R' w- t4 x" Ntarget_names = ['Class-' + str(int(i)) for i in set(y)]9 v+ |( y' M: N/ y
    print "\n" + "#"*30
    " T4 e0 m' I' W2 Rprint "\nClassifier performance on training dataset\n"6 ?# e" K( b/ K( r
    print classification_report(y_train, classifier.predict(X_train), target_names=target_names)' {8 w2 p: z5 c
    print "#"*30 + "\n"
    + }+ v- i3 p4 T% R- C
    + d  Q, w/ p! C  ?2 hprint "#"*30
    8 G' X/ n( @7 J8 z% Zprint "\nClassification report on test dataset\n": d% P2 H: k& f/ C
    print classification_report(y_test, y_test_pred, target_names=target_names)
    5 F1 u: v8 n; B5 }6 Tprint "#"*30 + "\n"
      h& ~+ t2 w9 l1 D( Y& J
    9 x2 q; K" G+ g8 X1 I' P
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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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