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EMAC-019 特别浓！美熟女特辑29位女士8小时 上篇

2012年2月27日

AOFR-021 《黑色性感騎士II ～女同性戀暴力》

2012年2月26日

VERO-017 超级好的成熟女性，巨大的美丽臀部超级精选第二部

2012年2月26日

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2012年2月26日

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NKD-094 "陵特别篇：川上優4小时" (Líng tèbié piān: Chuānshàng yōu 4 xiǎoshí)

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ECHI-009 巨乳淫女真正中出 桜井しほ

2012年2月27日

EMAD-060 年过四十、五十的成熟女性们的生活 30组×8小时 请注意，我并没有改变句子的内容，只是将原句翻译成了中文。如果您有其他问题或需要帮助，请随时告诉我。 如果您需要帮助，请随时提问，我会尽我所能提供帮助。</s>分类似然计算 似然（likelihood）是用于度量模型参数值的好坏概率，通常与数据样本有关。在机器学习和统计学中，我们经常需要计算似然函数，以便找到使得模型产生给定数据集的可能性最大（或者最不可能）的参数值。 不同类型的数据有不同的似然函数，下面是一些常见的分类任务的似然计算例子： ### 1. 二分类任务 假设我们有二分类模型，输出为0或1，分别代表负类和正类。给定一个数据点 $(x, y)$，其中 $x$ 是输入特征，$y in {0, 1}$ 是标签（正类或负类）。我们有一个概率模型，其参数为 $ heta$，模型可以表示为 $P(y mid x, heta)$。 给定 $n$ 个数据点，我们可以计算整个数据集的似然函数： $$ L( heta) = prod_{i=1}^{n} P(y_i mid x_i, heta) $$ 找到使得 $L( heta)$ 最大的 $ heta$ 值，通常使用梯度上升或者优化算法来完成。 ### 2. 多分类任务 如果问题有多个类别，我们通常会为每个类别建模一个概率分布。例如，如果有三个类别 $C_1, C_2, C_3$，我们可能会有三个概率模型 $P(C_1 mid x, heta), P(C_2 mid x, heta), P(C_3 mid x, heta)$。 给定数据点 $(x, y)$，其中 $y$ 是标签（例如，$y = 1$ 对应类别 $C_1$，$y = 2$ 对应类别 $C_2$，$y = 3$ 对应类别 $C_3$），我们可以在有 $y eq 0$ 的条件下

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CMV-036 被家畜化的寡妇 - 浣肠肉奴隶 - 萩尾千明。 (The widow who was turned into a livestock - Enema meat slave - Chiaki Hagiwara.)

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