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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
    開心
    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
    開心
    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

    2025-11-10 12:44
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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
    開心
    6 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
    4 v6 T- P) w: S: J( Q1 jimport matplotlib.pyplot as plt& _2 u- @3 E* l! @; J

      ]) {  j0 E! m4 h! \$ Jimport utilities
    + g$ n. a" q9 g& D4 S/ F3 N3 `1 }5 U: E' L
    # Load input data- b2 J* P2 ^/ f0 j4 q
    input_file = 'D:\\1.Modeling material\\Py_Study\\2.code_model\\Python-Machine-Learning-Cookbook\\Python-Machine-Learning-Cookbook-master\\Chapter03\\data_multivar.txt'  J6 I5 a, `/ [# ?7 V
    X, y = utilities.load_data(input_file)
    8 {5 I  O  A) b, y. U  Y: v+ L1 x
    ###############################################
    ; f3 i3 f1 F  U# z# Separate the data into classes based on 'y'+ E* J6 {3 z9 `( {7 c
    class_0 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==0])
    * r. J' C2 x2 Y3 Sclass_1 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==1])! S3 u7 t: _5 ]

    4 a' C" v, ^- A& d# Plot the input data
    - f! U: q) G; j3 J7 B  |4 Zplt.figure()9 _& c- ]3 U! v! z5 I. q6 G: [3 A* |
    plt.scatter(class_0[:,0], class_0[:,1], facecolors='black', edgecolors='black', marker='s')) L% Z6 k& l; n
    plt.scatter(class_1[:,0], class_1[:,1], facecolors='None', edgecolors='black', marker='s')
    4 Z1 ~: U; G& n$ j, _$ I% x: s) Y# Bplt.title('Input data')8 j; N0 C; l8 I$ B
    3 m7 F9 X0 x0 g% y" ^# e4 H: X
    ###############################################2 B- A. @; H- W
    # Train test split and SVM training7 ^0 K/ t% Y& J9 I5 a4 n& U
    from sklearn import cross_validation, S. ~6 a5 T" p* P# Q7 V
    from sklearn.svm import SVC
    ! t/ e1 d* {! U2 @/ A
    ! g& q0 j* X+ G& o6 p& a: `  `X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=5)
    ( k% f5 K0 p! L' P4 Y6 \+ R; ^5 A2 d) K# _
    #params = {'kernel': 'linear'}
    0 @  O1 o  ~" c$ k  `; N#params = {'kernel': 'poly', 'degree': 3}
    - P$ c  }% n+ |. |params = {'kernel': 'rbf'}
    ' k8 _/ B1 T5 ~# t' lclassifier = SVC(**params); j# f2 @9 [3 ?5 ^: |8 N% W
    classifier.fit(X_train, y_train)
    ) p6 w/ V5 Q8 ]utilities.plot_classifier(classifier, X_train, y_train, 'Training dataset')
    $ B! f) J( g" y- ?  M
    # S2 }( r$ C! p! e3 O# T4 s  a9 Ay_test_pred = classifier.predict(X_test)0 E; E; Q6 p5 R
    utilities.plot_classifier(classifier, X_test, y_test, 'Test dataset')$ l$ k0 l# ~! W" W/ N
    8 s" \8 ]) [' r8 L$ |
    ###############################################, M& Y: q2 r, X! Q6 l
    # Evaluate classifier performance
    ; N6 v& U% f( v1 e1 k' E3 O& M# Y2 H% g" D; o; v, S( i7 D) ]- L  y2 \* Z
    from sklearn.metrics import classification_report- `: e2 d& A' m1 R) m3 ?" t5 s

    + V5 O; A4 A% c. A& @3 jtarget_names = ['Class-' + str(int(i)) for i in set(y)]
    ! y- l  i+ g2 kprint "\n" + "#"*306 a4 r- U( i5 s" q. q+ j' i
    print "\nClassifier performance on training dataset\n"
    9 S5 P8 }, y. n# g3 Kprint classification_report(y_train, classifier.predict(X_train), target_names=target_names)7 S. c& {. ]+ U' _$ i# [+ j1 g
    print "#"*30 + "\n"
    $ M- `# e: e' b+ `5 a2 F
    6 Q0 {0 l8 n- A! d% F$ a; [print "#"*303 ]! x7 }+ [+ ~& O
    print "\nClassification report on test dataset\n"
    + j8 Q% \+ E+ R: F. xprint classification_report(y_test, y_test_pred, target_names=target_names)
    $ l+ R' o3 r) V3 @# Q- j% Q1 gprint "#"*30 + "\n"
    + m  l5 L% c& W! {! }, Z* b& ]
    9 N$ n/ W, j+ @
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    奮斗
    2025-9-15 22:18
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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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