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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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    2021-7-4 17:42
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    [LV.9]以壇為家II

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    發表於 2018-1-15 14:03:13 |只看該作者
    具有野性啊!
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  • TA的每日心情
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    2019-11-4 10:04
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    [LV.9]以壇為家II

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    1162#
    發表於 2018-1-15 14:20:03 |只看該作者
    可以的喜欢这类型
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  • TA的每日心情
    擦汗
    2020-7-14 22:27
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    [LV.8]以壇為家I

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    發表於 2018-1-15 23:46:27 |只看該作者
    喜欢这种群交题材的
    請大家多給發帖者支持,有您們回應支持,才有動力去發貼!
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  • TA的每日心情
    擦汗
    2025-8-4 11:51
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    [LV.9]以壇為家II

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    回文勇士 文明人 中學生 附件高人 附件達人 男生勳章

    1164#
    發表於 2018-1-17 14:09:54 |只看該作者
    請善用帖子右下角舉報鍵,來檢舉有害網站/垃圾/宣傳帖,每個舉報會有金錢增加。
    好多人人啊
    不要把自己的東西藏起來,論壇需要你的分享才能成長!!
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  • TA的每日心情
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    7 天前
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    [LV.10]以壇為家III

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    1165#
    發表於 2018-1-17 19:05:31 |只看該作者
    感觉还是不错
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  • TA的每日心情
    慵懶
    2022-9-3 16:24
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    [LV.8]以壇為家I

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    發表於 2018-1-21 01:33:08 |只看該作者
    看上去不错
    不要把自己的東西藏起來,論壇需要你的分享才能成長!!
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  • TA的每日心情
    無聊
    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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  • TA的每日心情
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    3 天前
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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
    不要把自己的東西藏起來,論壇需要你的分享才能成長!!
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    發表於 2018-1-21 20:56:35 |只看該作者
    import numpy as np
    - m* X0 i. l; ?" @8 s+ kimport matplotlib.pyplot as plt+ `$ Z. i# c  L$ n5 t: Y# T& h

    9 l- b* h0 x' k% P2 ximport utilities
    . S7 [7 b- J" M! K5 q! K# `7 O) p% q0 {: |! \
    # Load input data9 ~9 D; p/ A8 a
    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 ~$ |, E4 C) g
    X, y = utilities.load_data(input_file)& [1 x- H5 u6 {* k

    4 H. S. I: q  L" d###############################################) k5 m3 X$ ]- d2 B* O' M
    # Separate the data into classes based on 'y'
    9 `. B& {9 ]; d  ~class_0 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==0]); o7 S/ ]8 h0 R! w% O# H" G. W
    class_1 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==1])
    2 T7 ~6 p! S% J- r+ b
    & \/ t8 p& i+ d' c# Plot the input data
    5 C7 T1 z8 h/ a! W. f6 Tplt.figure()% p9 \7 X0 Z5 S! A4 q" W5 @6 [& j
    plt.scatter(class_0[:,0], class_0[:,1], facecolors='black', edgecolors='black', marker='s')
    1 G' O6 g7 \' `' Xplt.scatter(class_1[:,0], class_1[:,1], facecolors='None', edgecolors='black', marker='s')
    ; f( U5 |( X6 ^+ x: kplt.title('Input data')
    * V( ~8 V1 M5 _  q9 k" e0 _) \6 |8 U0 L; @
    ###############################################3 R& A! R2 ^# h0 H( ^* f& g
    # Train test split and SVM training
    " Z0 v% U2 B  E3 h+ Dfrom sklearn import cross_validation
    % H2 ]9 r' @  R# y& U/ w( qfrom sklearn.svm import SVC
    # z) c; c+ G% }2 {5 j' V7 D, Y! Z, t# U" `0 R3 f8 w  b  e9 H% X: m
    X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=5)$ X& n4 f' q7 r% E$ O/ G3 e
      x5 t7 c) j0 B/ m
    #params = {'kernel': 'linear'}- |( r2 `& g' t, k1 Z) k  s
    #params = {'kernel': 'poly', 'degree': 3}9 O0 K% J2 b0 P
    params = {'kernel': 'rbf'}: R& D. I" o  @" ^0 S8 w  U
    classifier = SVC(**params)
    8 p1 ?( V/ r( n+ Fclassifier.fit(X_train, y_train)9 A6 v7 }$ T( E
    utilities.plot_classifier(classifier, X_train, y_train, 'Training dataset')9 [& K+ |/ M# ?3 K  c

    " j" w- O3 y6 y9 ~! T* {7 by_test_pred = classifier.predict(X_test)
    " \! M8 u5 {8 R4 x9 iutilities.plot_classifier(classifier, X_test, y_test, 'Test dataset'). V3 d0 K" U2 ?& A2 v/ x
    - `- o+ j2 U5 f# a! W& [
    ###############################################& p) c9 K8 l  Z8 s
    # Evaluate classifier performance
    % J9 }! C! a/ g- g: \- D% u; F/ H% @% X7 z
    from sklearn.metrics import classification_report, \; z3 @. M1 e  K' m* `# `

    + V) B+ Z$ W, D6 _9 itarget_names = ['Class-' + str(int(i)) for i in set(y)]
    # U6 T. j! F! J4 j% X9 j1 |% Jprint "\n" + "#"*30& I# x4 ~3 q. j3 M4 k. J
    print "\nClassifier performance on training dataset\n"
    / q- F6 H. J( Y# S! Xprint classification_report(y_train, classifier.predict(X_train), target_names=target_names)
    % t7 g, q1 Y7 L, [" nprint "#"*30 + "\n"
    4 K6 R8 n4 t3 P7 y  ]" z4 {2 U* b
    print "#"*30
    $ s( S5 P* X( _7 h+ Fprint "\nClassification report on test dataset\n"
    ; u  u" v' l+ t6 a. @9 ~- Vprint classification_report(y_test, y_test_pred, target_names=target_names)
    6 K! t! ?5 S2 r4 Cprint "#"*30 + "\n"
    $ S: }$ E3 c# ?: H8 c. M3 `# d7 J* W
    ; t, E4 C+ F# x
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    奮斗
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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
    好片强烈支持
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