GINK03

fun Int.k_prime(x: Int): Boolean {
    var n = x
    var f = 0
    var p = 2
    while (f < this && p * p <= n) {
        while (0 == n % p) { n /= p; f++ }
        p++
 }

GINK03

pd.set_optionsを変更する

# COL数
import pandas as pd
pd.set_option("display.max_columns", 120)
# 幅
from IPython.core.display import display, HTML
display(HTML(""))

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Torのサーバを立てる

torをインストール

$ sudo apt install tor

nyx(旧arm)をインストール

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kerasのbackendで設定する必要があって、いくつか過去のレポジトリを修正しなくては行けない可能性がある

from sklearn.cross_validation import KFold
import swap_noise
from keras import backend as K 

for i in range(100):
 NFOLDS=100

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以下のコマンドを打つ

$ git filter-branch --force --index-filter 'git rm --cached --ignore-unmatch ./pixiv-daily-ranking-web/token_dbx.txt' --prune-empty --tag-name-filter cat -- --all

たぶん、これで消える

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proposal-template

Agenda

• プロジェクト、ゴール

• プロジェクト体制

• （個別化）ステアリングコミッティ（各人の利害調整）に向けたイメージ

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nnでGRUをつかったRegression

from https://www.kaggle.com/knowledgegrappler/a-simple-nn-solution-with-keras-0-48611-pl

from keras.layers import Input, Dropout, Dense, BatchNormalization, Activation, concatenate, GRU, Embedding, Flatten, BatchNormalization
from keras.models import Model
from keras.callbacks import ModelCheckpoint, Callback, EarlyStopping
from keras import backend as K

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torのインストール

$ sudo apt install tor
$ sudo pip3 install pysocks

requestsで使う

IPがそれぞれ異なる

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Thank you for watching this BIO.

My policy, Data Science as a Art.

• choosing best algorithm for each problems.

• collecting knowledge for each problems' solutions.

• making unique model.

• it's fun and beautiful!

Non-competition outputs.

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lightgbmと基本的に同じ

xgb用のパラメータになっているので必要に応じてlgbのパラメータの言い換えを見つける

import xgboost as xgb
def get_oof(clf, x_train, y, x_test):
    oof_train = np.zeros((ntrain,))
    oof_test = np.zeros((ntest,))
    oof_test_skf = np.empty((NFOLDS, ntest))