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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
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  • TA的每日心情

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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: n* `2 f) j2 t: W( v
    import matplotlib.pyplot as plt
    : b' R9 Y/ R6 f7 f. @8 b1 W7 A" T+ Q+ j% u3 o! G
    import utilities
    * W! N  T, W( a* m8 z
    1 S4 R; r( Z3 i  L+ x# Load input data2 ?+ Z- ~' F  l& G# S2 O
    input_file = 'D:\\1.Modeling material\\Py_Study\\2.code_model\\Python-Machine-Learning-Cookbook\\Python-Machine-Learning-Cookbook-master\\Chapter03\\data_multivar.txt'- _3 Z" A$ Q. t% o4 U
    X, y = utilities.load_data(input_file)
    " {: R7 v/ z5 w3 ?- O0 `, w5 A/ S2 z6 u  ?$ W  k" M. q3 f8 `
    ###############################################, S& n0 [# y  J& O
    # Separate the data into classes based on 'y'" k% E- s4 x9 J* A" D! I* G' K' h6 S
    class_0 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==0])
    % I# B6 j$ \, M7 O! [1 Gclass_1 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==1])5 ~) b" {5 F% G
    5 w* E6 F0 A! Z6 I: d
    # Plot the input data
    . x' N. K* k: {4 S7 H' Mplt.figure()
    , s$ f( [& n0 W1 Oplt.scatter(class_0[:,0], class_0[:,1], facecolors='black', edgecolors='black', marker='s')6 u* S+ T$ {4 Q- U
    plt.scatter(class_1[:,0], class_1[:,1], facecolors='None', edgecolors='black', marker='s')) D+ d" T" m) ?
    plt.title('Input data')
    / n2 ]& m' U( ~5 a/ ?2 f# o( I$ v- ?/ q3 s! `
    ################################################ M) X* _  a6 f( Q
    # Train test split and SVM training
    : D7 y$ _" F% [9 e/ L1 ^1 M) v, wfrom sklearn import cross_validation. ?0 W% o6 G0 s% Q( T2 C  G/ m
    from sklearn.svm import SVC1 x- u% P% v! q  A$ J2 T

    9 F% O3 ]3 ^* J. P: e; d  \0 TX_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=5)
    0 ~& y1 d# V' b, R" V3 k, C" X& a2 X  J0 ^9 z2 {
    #params = {'kernel': 'linear'}
    ! s* n' ?% ~, Q8 z#params = {'kernel': 'poly', 'degree': 3}
    + r) k' b9 P4 f* Vparams = {'kernel': 'rbf'}
    6 G7 m0 M( J2 n. ~classifier = SVC(**params)' {8 V; @0 f% q( @& [8 a4 q
    classifier.fit(X_train, y_train)
    ; N- `% m& b2 V  N9 c( Rutilities.plot_classifier(classifier, X_train, y_train, 'Training dataset')
    1 ], y1 L; S3 i7 t4 ?7 d
    8 x  P) j. O; J7 Vy_test_pred = classifier.predict(X_test): D% V) |% O" `, H/ q& Q, R
    utilities.plot_classifier(classifier, X_test, y_test, 'Test dataset')! W+ |8 G) ]3 y0 h

    0 y# M" C% U# o0 m! D###############################################$ ~% J3 K9 W6 N' X' k! v
    # Evaluate classifier performance
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    % B& w+ D. I, x- A) u- p  z; O0 A# jfrom sklearn.metrics import classification_report& E) z% H6 G* |
    " u. \6 H8 m! p: j& Y3 y
    target_names = ['Class-' + str(int(i)) for i in set(y)]2 S9 c1 D) [. E9 _8 O
    print "\n" + "#"*30
    7 |5 ~/ X0 M6 V* [8 Gprint "\nClassifier performance on training dataset\n"
    & z, G9 b) a' D: @7 Tprint classification_report(y_train, classifier.predict(X_train), target_names=target_names); I2 [5 d. m1 Y3 {0 v+ \
    print "#"*30 + "\n"
    1 j2 r: l0 w+ v, @2 [  E1 \+ \# w- f  y; X
    print "#"*30
    2 ^0 u7 {$ {; Y' V8 h1 Iprint "\nClassification report on test dataset\n": i% d0 K6 i3 v% k( Q0 T  V
    print classification_report(y_test, y_test_pred, target_names=target_names)  M& t$ |1 d1 t
    print "#"*30 + "\n"' `0 F) W: J, R* l* O2 [

    6 a* n2 H& D7 V' R% X# a
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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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    [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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    2019-11-25 16:26
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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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