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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" X; @& r$ ximport matplotlib.pyplot as plt9 \) B! I( l( U: |& q* Q
    1 R) H9 _2 ]; p' b
    import utilities " j& M- l/ P  V6 x: W7 t* m8 ]8 B
    + m* P% L5 I  u
    # Load input data
    % Q9 _. X! }4 K1 @, s) l* i' h! Minput_file = 'D:\\1.Modeling material\\Py_Study\\2.code_model\\Python-Machine-Learning-Cookbook\\Python-Machine-Learning-Cookbook-master\\Chapter03\\data_multivar.txt'
    8 p& `0 }! N3 |1 a9 j* Z; p; tX, y = utilities.load_data(input_file)$ @/ @" A# @" J/ E

    ; d( f- m+ d, W: M0 c2 Z2 V###############################################
    - y$ Q: T- g& i/ d6 o) R' `  j# Separate the data into classes based on 'y'
    8 P% v- Z' R. \" p7 [) hclass_0 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==0])
    ( X+ }2 `0 E+ A! h8 tclass_1 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==1])
    % s5 q' I( f# n6 i" @
      X3 v/ ?9 }2 z/ |# Plot the input data
    " B: B+ m- U7 ]. u7 ^% Yplt.figure()
    , j- u( H- z5 ~$ J- ~plt.scatter(class_0[:,0], class_0[:,1], facecolors='black', edgecolors='black', marker='s')# F' f$ J: N) ]+ J
    plt.scatter(class_1[:,0], class_1[:,1], facecolors='None', edgecolors='black', marker='s'); ]6 _8 h9 n3 O8 M
    plt.title('Input data')3 Q8 K0 |' K: N) U* J3 Y6 Z

    & O. v- _# r$ @0 f###############################################* V5 N. A2 [1 ?: g" c
    # Train test split and SVM training+ {. Z" z& X0 f( C" k# O
    from sklearn import cross_validation
    ( O, U1 A, ~3 q1 `/ s! f& Dfrom sklearn.svm import SVC% \( L* {5 _2 T

    " Q+ G5 A$ x4 O! F1 KX_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=5)8 C1 Y9 ?0 k0 F2 [8 v2 x
    ) s, Q' y4 {. f  Z& d* T
    #params = {'kernel': 'linear'}" V, r9 A1 C: j2 U; I
    #params = {'kernel': 'poly', 'degree': 3}6 p; o7 T9 z; U% I) \+ ?, B' Y
    params = {'kernel': 'rbf'}, D$ @1 L; Z0 {# U
    classifier = SVC(**params)' f0 N7 `- H  U: X! q
    classifier.fit(X_train, y_train)
    * `4 _4 t6 m* I; {& sutilities.plot_classifier(classifier, X_train, y_train, 'Training dataset')
    ( R* I6 Q% _3 z, t! V" J" U/ c. {
    # G( m; E5 M/ r* X7 A: c0 p% o+ Ey_test_pred = classifier.predict(X_test)0 s1 L  G: p  r8 L8 ~
    utilities.plot_classifier(classifier, X_test, y_test, 'Test dataset')
    8 Q) b! V9 H  J: b/ F3 Y
      N6 l5 `8 _- m: l/ g  W: T, V  \###############################################+ V* I* @- m: Z! V6 h
    # Evaluate classifier performance
    ! d" Z- g2 a% c
    + V0 w) F; \0 a2 {& hfrom sklearn.metrics import classification_report
    : Z+ S4 M# h% i7 d+ D* g. y) r7 ?
    , [0 U8 B2 y: Dtarget_names = ['Class-' + str(int(i)) for i in set(y)]+ l5 Q+ @5 O. }' L
    print "\n" + "#"*30
    ) t3 I) q0 [8 q! o! Pprint "\nClassifier performance on training dataset\n"% y4 {5 W; H' m% E- O1 e, r
    print classification_report(y_train, classifier.predict(X_train), target_names=target_names)1 b. {: U3 b% M$ Q  h) d& ~5 U* m
    print "#"*30 + "\n"# I9 D$ X5 |) p6 V7 e7 J

    0 T; P- N- l6 L# X4 D  G  gprint "#"*30+ o4 v8 z# G0 R7 e
    print "\nClassification report on test dataset\n"
    / z/ F( Q# t7 {9 f7 eprint classification_report(y_test, y_test_pred, target_names=target_names)& k1 X9 [$ Y+ P( @! [) c
    print "#"*30 + "\n"
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    ! F: l( V" ?7 v, P5 [
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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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