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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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    [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
    5 x  B' \1 s2 uimport matplotlib.pyplot as plt3 q/ V0 w% X0 \1 X; K

    3 e! G$ Z% d( ~4 X3 K8 D6 T$ nimport utilities
    " x2 ?" \) k9 n4 a  y$ M* j; |% X1 z& N2 U, J& v& {, Y  Z
    # Load input data/ T/ e: ?* h+ |* ^4 A8 S4 }
    input_file = 'D:\\1.Modeling material\\Py_Study\\2.code_model\\Python-Machine-Learning-Cookbook\\Python-Machine-Learning-Cookbook-master\\Chapter03\\data_multivar.txt'
    " `6 ~0 z) p, f- z7 v+ O+ ^X, y = utilities.load_data(input_file)
    . M( L3 T! t% b8 x: Z
    . \+ M/ Q, \  U3 X###############################################& I% l) m+ _" p/ H+ n# Q
    # Separate the data into classes based on 'y'& q2 J9 |' ^+ K+ M+ |) w4 \
    class_0 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==0])2 [& y5 U: b7 R* l
    class_1 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==1])
    7 O$ x! A) p  y) o! C7 z
    # X9 g( g4 t8 W# s+ A: }# Plot the input data
    " a& k! G8 \* Z/ b3 a6 v# Nplt.figure()
    * e6 Z: s& D; f1 p9 y; V2 Xplt.scatter(class_0[:,0], class_0[:,1], facecolors='black', edgecolors='black', marker='s')1 d9 B% f8 ?3 S# N! _, q0 L
    plt.scatter(class_1[:,0], class_1[:,1], facecolors='None', edgecolors='black', marker='s')
    $ C2 H/ \+ L. @plt.title('Input data')
    1 G5 X3 a/ ?, H5 C0 V, k! s% j
    ! j. J$ G) A" t###############################################3 X! W& V$ Q6 U- q  p  n
    # Train test split and SVM training& P  K% g9 Q  T) u5 s8 l! p% o1 X
    from sklearn import cross_validation3 R$ K1 b+ i' G) p+ K/ Y: s5 W
    from sklearn.svm import SVC
    1 L+ C& i+ u8 c  X( C# B' x
    7 `3 u- k7 s/ K' ]% A1 r; ]( sX_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=5)
    ! G& _% `1 a6 h1 O
    : k6 v3 O. f  z, a, z' s#params = {'kernel': 'linear'}9 \) k0 H6 Y% z% f) _& Q" W8 }
    #params = {'kernel': 'poly', 'degree': 3}! Z. ]1 o  \8 K
    params = {'kernel': 'rbf'}
    2 S; k4 S6 I( o# v% i9 [classifier = SVC(**params)+ R5 b5 }8 ^2 ?( D
    classifier.fit(X_train, y_train)
    . x" t: d9 r- [9 h3 m0 C1 K4 \utilities.plot_classifier(classifier, X_train, y_train, 'Training dataset')
    , V: \3 O4 u; a) a+ n
    8 z& N& b/ a0 f4 o" V* ^y_test_pred = classifier.predict(X_test)( N2 B4 t$ S: r  w4 S
    utilities.plot_classifier(classifier, X_test, y_test, 'Test dataset')
    0 y; k( W2 S* `4 X! |* F
    ( {8 y! d( e6 T/ c& S8 s7 a0 [/ {###############################################; V% f' }6 M6 u1 B0 K
    # Evaluate classifier performance
    - G6 \. C  I) V: _& F. c& K. M3 Y% @* X2 Q& @0 U6 x  K3 ^$ z. p, L
    from sklearn.metrics import classification_report# m  w( t: w' E. {" M+ K

    6 |' p: @! N& j7 i/ p0 mtarget_names = ['Class-' + str(int(i)) for i in set(y)]
    1 \3 J. m" G* t4 Tprint "\n" + "#"*30' K% Q& J0 e% ^5 }
    print "\nClassifier performance on training dataset\n"
    # ?6 r1 ]8 _8 n* v* i6 p) Q" zprint classification_report(y_train, classifier.predict(X_train), target_names=target_names)# e+ o+ A/ i! \
    print "#"*30 + "\n"
    ; j6 |; W( t( B: \3 o5 ?- W# C9 T1 w8 U! q& G# r
    print "#"*303 N7 s3 J  O! E. [, W) K
    print "\nClassification report on test dataset\n"' X2 B% t  J) v7 b: Q+ T
    print classification_report(y_test, y_test_pred, target_names=target_names)( x- [4 Y5 O  n1 ~
    print "#"*30 + "\n": q$ F! w3 a( `

    " X+ n  b+ n2 I. A# L1 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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    開心
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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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