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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
    , s4 P. J3 U  I# m' ~3 S; Pimport matplotlib.pyplot as plt1 k# u% c- `7 \" z8 t3 [

    3 L* j3 w8 P( L# l6 Kimport utilities ' O  k6 |' U* H# E/ F2 O
    1 C; B( x5 ]# d5 Q) u
    # Load input data
    7 P" |. Y9 l9 ?2 _input_file = 'D:\\1.Modeling material\\Py_Study\\2.code_model\\Python-Machine-Learning-Cookbook\\Python-Machine-Learning-Cookbook-master\\Chapter03\\data_multivar.txt'
    7 y. R, C. H% ~% hX, y = utilities.load_data(input_file)
    1 S: H. Z" O8 ?
    - n0 `. |( W- t' c+ I0 d/ r###############################################
    3 E2 t; s1 ~  {6 S# Separate the data into classes based on 'y'
    * E) d2 Q4 J( c3 uclass_0 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==0])
    , X* ~3 |7 t  F- Zclass_1 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==1])
    ! y# E+ \, h$ l. i5 O# Q
    " q- x2 p8 O( o. E  C) J+ V4 ]# Plot the input data  }" X/ @% `- }7 f* Q
    plt.figure()
    * Q0 _3 _* g& R$ |% o8 h2 T6 Fplt.scatter(class_0[:,0], class_0[:,1], facecolors='black', edgecolors='black', marker='s')* s! I5 L, |/ y$ x! w
    plt.scatter(class_1[:,0], class_1[:,1], facecolors='None', edgecolors='black', marker='s')# n' ~1 p8 N5 H; R6 U( B  i
    plt.title('Input data')
    & h8 x# G. h9 L- K% P) ]4 j& j2 V6 X# x$ {
    ###############################################
    5 ?: `: q1 r$ }7 O/ `* |5 R3 h" q# Train test split and SVM training
    $ u, A$ g# w1 e7 }: |1 A+ Afrom sklearn import cross_validation
    0 x1 }1 v$ d3 v0 \+ M8 x: O) C  k& bfrom sklearn.svm import SVC
    , M1 G+ y# K8 m! k1 \# M9 a9 R! a3 L) ^& N3 i
    X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=5)
    0 D( G2 D2 `% P. d! r% S# F
    / U) u  u. X% l) p  G% k: H" P#params = {'kernel': 'linear'}( I/ K  \4 T' |. i: |7 @6 K
    #params = {'kernel': 'poly', 'degree': 3}, L9 L4 t& k; ~5 w+ ~
    params = {'kernel': 'rbf'}3 C7 Q) k" k5 n4 X
    classifier = SVC(**params)
    7 _6 p: l- H7 J* N. S3 a; |/ Rclassifier.fit(X_train, y_train)+ l' u4 P7 ~: q; V% O* u
    utilities.plot_classifier(classifier, X_train, y_train, 'Training dataset')( I- M. r  _8 ?* P6 h# j. _

    ( `9 x  ]' N# R8 Cy_test_pred = classifier.predict(X_test)
    * M3 N- y- R7 ~7 dutilities.plot_classifier(classifier, X_test, y_test, 'Test dataset'): B- D* S. c' l! e8 h$ t. p

    ' ?  F9 ^* {! V2 C  l7 a4 |$ F- `###############################################
    ; ]( B  V' H7 T+ U. q4 G9 q3 k2 X0 l9 u# Evaluate classifier performance
    - Z/ t( b/ Z1 a/ u( x* G
    . ^' w2 O0 u; O/ t% v( Ofrom sklearn.metrics import classification_report+ k  w/ ^" J3 l- V* z. V

    & z2 }1 Q7 m; V% Jtarget_names = ['Class-' + str(int(i)) for i in set(y)]
    2 g) n: y4 I: @6 bprint "\n" + "#"*30
      o& \7 H( n6 Xprint "\nClassifier performance on training dataset\n"0 m# c, Z$ W3 k0 v
    print classification_report(y_train, classifier.predict(X_train), target_names=target_names)4 p' s8 i& W5 N8 v" g
    print "#"*30 + "\n"
    0 [% D  R# b2 k# I" `) m- k0 \: s* p. J
    print "#"*30
    6 s2 {* d9 c# k, v( W7 w, Q1 pprint "\nClassification report on test dataset\n"- _1 n5 s& O. D+ n
    print classification_report(y_test, y_test_pred, target_names=target_names)) F( H0 G& L" P3 Y3 Z& z
    print "#"*30 + "\n"+ x/ f' H! r+ M6 S8 D5 {
    $ J  f: |! C9 f" B' ~* G' ~( p; J# ?
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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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