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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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高中生

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  • TA的每日心情
    開心
    2019-11-4 10:04
  • 簽到天數: 608 天

    [LV.9]以壇為家II

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    1161#
    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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    1162#
    發表於 2018-1-15 23:46:27 |只看該作者
    喜欢这种群交题材的
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  • TA的每日心情
    郁悶
    2026-3-10 12:17
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    [LV.9]以壇為家II

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    1163#
    發表於 2018-1-17 14:09:54 |只看該作者
    好多人人啊
    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
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    2026-7-6 16:50
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    [LV.10]以壇為家III

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    1164#
    發表於 2018-1-17 19:05:31 |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。
    感觉还是不错
    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
    慵懶
    2022-9-3 16:24
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    [LV.8]以壇為家I

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    1165#
    發表於 2018-1-21 01:33:08 |只看該作者
    看上去不错
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  • TA的每日心情
    無聊
    2023-8-8 15:52
  • 簽到天數: 901 天

    [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
    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
    開心
    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
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    發表於 2018-1-21 20:56:35 |只看該作者
    import numpy as np4 }; ]: \8 @/ ~
    import matplotlib.pyplot as plt
    8 i9 p- q+ o8 Z( y# ^. H" j) Q( O; g3 D+ y+ g
    import utilities
    1 F3 U4 Y' W$ E) j% D4 [* L
      U! s- B6 w& l: i5 y# x# Load input data( ^8 Z$ z/ A2 ?
    input_file = 'D:\\1.Modeling material\\Py_Study\\2.code_model\\Python-Machine-Learning-Cookbook\\Python-Machine-Learning-Cookbook-master\\Chapter03\\data_multivar.txt'
    ' G! _0 Y2 O- x" }& X; s4 nX, y = utilities.load_data(input_file); Z* L$ @9 I, ~3 u+ U* V

    0 |5 R' d! X/ P6 I  I###############################################& W. H% u. @  o! k: t1 r
    # Separate the data into classes based on 'y'
    8 X: ]6 j; U3 {class_0 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==0]). l5 i8 i) z& S5 ?% n
    class_1 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==1])$ |3 k7 Q6 }& r( A8 w1 S

    7 z! }  H0 W  ^0 A# Q& \2 ]# Plot the input data3 d5 v) y0 V6 ?' z
    plt.figure()& t2 p4 J5 m8 S+ q  P8 R- `
    plt.scatter(class_0[:,0], class_0[:,1], facecolors='black', edgecolors='black', marker='s')
    & ]7 n" e8 x# r: _! s' B& kplt.scatter(class_1[:,0], class_1[:,1], facecolors='None', edgecolors='black', marker='s')
    2 d7 O: a5 J5 Y5 r, f7 W* Yplt.title('Input data')# J: K; n* r) ^7 ]% k( s8 S
    % \2 O! N+ _' M& g: b  W
    ###############################################
    0 {5 Y4 h0 g$ r. ]9 ~- v( w" U# Train test split and SVM training! U' s4 ?+ X( `# }0 D$ s: x5 w* g* {
    from sklearn import cross_validation7 T) m# x% S$ j4 K
    from sklearn.svm import SVC
    6 l5 Z1 X# n) D% Q" v
    6 D9 Y$ X- P* P& fX_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=5)
    3 N4 v  n' s) Y1 A  K# i% s. U
    5 X# |( o* `9 q& H4 U9 l$ _#params = {'kernel': 'linear'}# q7 G* Z# X. X) `1 q; Z! L
    #params = {'kernel': 'poly', 'degree': 3}
    + H- C- K* z6 i/ a  Y) qparams = {'kernel': 'rbf'}
    / _1 i( l' R; @- Y( Nclassifier = SVC(**params)# ~$ a0 z9 I, V0 l$ A
    classifier.fit(X_train, y_train)1 |# u7 F$ T6 Q( H
    utilities.plot_classifier(classifier, X_train, y_train, 'Training dataset')
    . ?/ W: m) A5 ]& Y! T7 L1 p" w+ ]; V
    y_test_pred = classifier.predict(X_test)6 ^2 d4 J% e: n, j
    utilities.plot_classifier(classifier, X_test, y_test, 'Test dataset')% L2 l2 J- \+ D" R5 G+ N

    $ d2 n" D$ f3 ^) Q0 {###############################################5 w2 G- ?9 e7 K
    # Evaluate classifier performance# M+ \/ a% V- U! l, Q- z* @' ?

    : n. Y  C3 [* f# i: ^4 i4 j; k9 D+ Wfrom sklearn.metrics import classification_report% }3 Z: ]0 X( Z/ u. I) e6 ?
    3 j6 f; d- x3 r" @# T8 s% y# v* c5 e
    target_names = ['Class-' + str(int(i)) for i in set(y)]& n- D+ b4 K7 R$ [
    print "\n" + "#"*30: ?! u/ V0 `* V: _( G- _2 X, n: r7 W
    print "\nClassifier performance on training dataset\n"
    + h9 X: A. b/ q" cprint classification_report(y_train, classifier.predict(X_train), target_names=target_names)7 E0 o( g2 O, \  F+ N
    print "#"*30 + "\n"
    + C9 o4 _: {, a* X
    1 c' o( |0 L" n5 j* R( z0 [1 Z/ T! `print "#"*30: Q% w% A5 e- `
    print "\nClassification report on test dataset\n"
    ( \. K/ E$ ]3 D& L" x' r1 bprint classification_report(y_test, y_test_pred, target_names=target_names)' I8 {7 \' z' J6 N- \* W
    print "#"*30 + "\n"
    # u8 F- V  r& s5 d- }
    ! }3 A3 d2 d, d" u% [9 V; p6 H
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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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    2020-3-5 12:59
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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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