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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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    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 np0 |! N" u* W4 R& O" ?
    import matplotlib.pyplot as plt
    6 \8 U/ ^, ^4 H8 h% i$ A1 x. E/ J' N% [- g" p. h- s
    import utilities
      ]/ V6 D' q: f% V' ]9 [! J: J8 L$ d! \  }9 T, a8 a
    # Load input data! r# e) I, ?0 i( q7 u
    input_file = 'D:\\1.Modeling material\\Py_Study\\2.code_model\\Python-Machine-Learning-Cookbook\\Python-Machine-Learning-Cookbook-master\\Chapter03\\data_multivar.txt'
    $ k3 i1 \0 M8 N7 w4 G. lX, y = utilities.load_data(input_file)
    ( g. m/ g. _/ e2 [' X& |
    % t! z! e/ _+ Q; _  Z( K###############################################
    " \( ]$ q, l( n' p6 [) K# Separate the data into classes based on 'y'
    / S' `1 e2 N* B9 Cclass_0 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==0])
    * h# [9 F9 `7 T) x. H$ n) s( jclass_1 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==1])0 p! f' I- b' P- b# n- P+ T& U

    . @9 H  x2 c2 t2 ?# Plot the input data4 Q7 s4 Y; |7 V7 `- N
    plt.figure()) I' g! W- q! x+ Z: t; [
    plt.scatter(class_0[:,0], class_0[:,1], facecolors='black', edgecolors='black', marker='s')1 ]+ z# E# A  r1 h( Z+ q5 r
    plt.scatter(class_1[:,0], class_1[:,1], facecolors='None', edgecolors='black', marker='s')
    $ k7 p7 y4 |5 A& B+ o" A$ |) Splt.title('Input data')! E, g0 ^. a: n- {, T

    . h, W1 G+ Q7 x; F1 g. B###############################################8 z/ g8 O3 q2 N5 @( G' k) ~' o: e
    # Train test split and SVM training
    . N5 Q2 @" ^. Z: m" \from sklearn import cross_validation
    + C# {8 n2 f( ]2 wfrom sklearn.svm import SVC
      N% D4 C  L, a: D: I6 M1 G+ Q. ^4 S8 ?! n" z) ~+ z
    X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=5)% U& r- n9 o9 I. K* ?9 a

    " f% [: u2 \  V2 k#params = {'kernel': 'linear'}. K0 T) x/ f% R4 I% g
    #params = {'kernel': 'poly', 'degree': 3}
    9 D2 A: y+ G& m$ u0 o  ]0 ^/ hparams = {'kernel': 'rbf'}
    + ^2 u, b+ L* ]) o, qclassifier = SVC(**params)! F  J- \2 O7 \) g( W8 u; f
    classifier.fit(X_train, y_train)& m2 ^1 n  c2 C! t; w9 x3 {
    utilities.plot_classifier(classifier, X_train, y_train, 'Training dataset')( T/ _4 M3 F! m$ s- c8 S

    ( f4 h7 ?$ t( q; S8 N0 N' k, ^y_test_pred = classifier.predict(X_test)
    : J3 f2 q5 ^: l, k8 ?utilities.plot_classifier(classifier, X_test, y_test, 'Test dataset')/ Y$ d0 A! s2 z+ N$ Y  \

    & d  L& }4 ~5 _5 }5 z  q###############################################- O- \9 [" ?+ U: p. B/ |
    # Evaluate classifier performance* g6 T' w( I4 e* \: G

    , X4 o5 c+ c9 C3 D! w; o( cfrom sklearn.metrics import classification_report
    " d. R! q6 L% W) C
    ) R$ @) a- o6 B! f/ N* Ztarget_names = ['Class-' + str(int(i)) for i in set(y)]" a; J5 v3 g2 e/ G$ N5 ]; z9 J  x
    print "\n" + "#"*308 O  e6 K0 W% U, K" I
    print "\nClassifier performance on training dataset\n"
      z' `" T1 ~" z0 O6 rprint classification_report(y_train, classifier.predict(X_train), target_names=target_names)3 ^0 t- j! v) C; ?% G
    print "#"*30 + "\n". \. b6 R; s) E9 c  T) P4 B- t
    $ U; ~8 ?8 {5 w1 p! o: j
    print "#"*30
    7 g0 U8 F7 Q3 Z; d& oprint "\nClassification report on test dataset\n"
    4 V7 O3 h- C: H% A2 P& f  c! ?print classification_report(y_test, y_test_pred, target_names=target_names)
    $ \' P( ~1 H5 L4 Q2 Cprint "#"*30 + "\n"% ]% ]1 E; V! e/ K- z  G

    6 F7 j( {7 {9 u( H7 V& ?$ `( U2 U
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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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    [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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