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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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    [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) ~' ]/ H: Y2 ~) u
    import matplotlib.pyplot as plt
    0 S; g. D# {8 M" L& c3 g: U. q# W6 H( _) a
    import utilities + \9 O9 a$ |8 h9 ]5 y
    . m/ d2 h1 d. T/ T3 O) G
    # Load input data
    1 J8 S' B6 y7 s6 ~& b0 i' Xinput_file = 'D:\\1.Modeling material\\Py_Study\\2.code_model\\Python-Machine-Learning-Cookbook\\Python-Machine-Learning-Cookbook-master\\Chapter03\\data_multivar.txt'
    5 j2 N. E+ V% e% {7 kX, y = utilities.load_data(input_file)- E- |9 N9 p/ y+ n) F

      t7 e0 K% }) X. M###############################################
    8 S4 [( v8 P& e2 W" s# Separate the data into classes based on 'y'& y/ {7 a- a2 v1 }8 o# f
    class_0 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==0])
    ; m# A- n, e. z( Q# |: W3 @class_1 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==1])
    . g2 O3 m7 G3 i5 G9 b- d' p! S' t- N5 O0 X* C2 J3 b
    # Plot the input data. I: h7 A  E$ ?+ [' E: r
    plt.figure()" e+ O  l: x6 ]. s( L% @! T; @
    plt.scatter(class_0[:,0], class_0[:,1], facecolors='black', edgecolors='black', marker='s')
    " T: |% V0 w( v9 P8 d1 K* wplt.scatter(class_1[:,0], class_1[:,1], facecolors='None', edgecolors='black', marker='s')
    # J' \' d" g+ W, \1 `plt.title('Input data')7 H$ V& }! _  a* K! ?8 Q
    3 U1 j" {' Y7 ^5 s& g
    ###############################################8 |: X! J; ]8 L
    # Train test split and SVM training
    0 I, S! x- N2 O; l# {from sklearn import cross_validation
    5 {) \' m3 Y5 j9 G7 C; ifrom sklearn.svm import SVC
    9 y, S8 `3 R! o) G( }' J/ L( t% X% I
    X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=5)
    # H0 g9 ?5 [* m8 f% S$ m, h
    8 x: P* n7 U0 E: f+ I#params = {'kernel': 'linear'}' y3 L% Y  n& l( c
    #params = {'kernel': 'poly', 'degree': 3}
    . V+ Y8 U( _% x. G6 B9 k, Tparams = {'kernel': 'rbf'}
    - B# e- J) L3 y7 V; a5 c7 u/ Zclassifier = SVC(**params)
    ; h" S; n3 S' l) k5 Iclassifier.fit(X_train, y_train)6 n: O! Z; }8 w
    utilities.plot_classifier(classifier, X_train, y_train, 'Training dataset')$ G7 ^. E! i- b  U2 n, X3 f

    , ^7 L; x& V1 k7 Q: }1 ^y_test_pred = classifier.predict(X_test)
    - t9 G1 z; y7 w6 F) K% E) jutilities.plot_classifier(classifier, X_test, y_test, 'Test dataset')
    2 N6 F5 k4 t) s# d* [3 f) O/ B7 ?2 _9 S" }
    ###############################################
    9 `) ]1 h, L9 [4 P) {# Evaluate classifier performance+ U6 ~7 U6 `0 l8 a  {. k9 }

    , d0 L+ {6 |% p' T0 P! Pfrom sklearn.metrics import classification_report
    6 S4 _0 ~, x- }; ~' j2 T9 v0 H5 H# X9 k7 b' V  X" r* x
    target_names = ['Class-' + str(int(i)) for i in set(y)]: X/ I, D: Q2 v! d/ q
    print "\n" + "#"*30
    # P' z9 |& A1 |( G- [3 r. kprint "\nClassifier performance on training dataset\n"
    0 x/ x( }/ z) a" @( Fprint classification_report(y_train, classifier.predict(X_train), target_names=target_names)
    - f" g- j$ K0 A) Y$ Rprint "#"*30 + "\n"
    9 j' B: o6 d; |/ S  g+ q% X8 s3 x; |( ?: ]8 |5 T. Y
    print "#"*30
    6 Y, ?1 j  w; d( |  kprint "\nClassification report on test dataset\n". L# Y! K2 w. j% n  _+ w6 w
    print classification_report(y_test, y_test_pred, target_names=target_names)6 S$ J! ~5 k- D, Z. H/ m- ~* M
    print "#"*30 + "\n"
    8 d( r' }2 M5 d4 q3 c8 A* i
    2 n, {) j( w* I; e
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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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    開心
    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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