MaxHalford

package main

import "fmt"

// Sample k unique integers in range [min, max) by generating
// random numbers between min and max and then taking the first
// k numbers.
// The downside to this algorithm is a temporary
// list has to be kept in memory to store all the number from
// min to max.

MaxHalford

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Le principe de cet algorithme est de parcourir les utilisateurs en "chaînant"
leurs attributs. Chaque utilisateur est défini par un tuple de valeurs, par
exemple un utilisateur peut être défini par un tupe (email, téléphone).

L'algorithme parcourt les utilisateurs de façon récursive. On commence avec le
premier utilisateur. On regarde alors son premier attribut (l'email par
exemple, ca n'a pas d'importance). On va alors chercher tous les utilisateurs
qui possède le même attribut et va alors faire exactement pareil pour cet
utilisateur. A chaque que l'on étudie un utilisateur on peut le retirer de la

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import random


STATES = (0, 1, 2, 3, 4, 5)

ACTION_SET = {
    0: (0, 4),
    1: (1, 3, 5),
    2: (2, 3),
    3: (1, 2, 3, 4),

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def get_minibatch(stream, size):
    """A minibatch is a stream slice."""
    return [doc for doc in itertools.islice(stream, size)]


def iter_minibatches(stream, minibatch_size):
    """Generator of minibatches."""
    minibatch = self.get_minibatch(stream, minibatch_size)
    while len(minibatch):
        yield minibatch

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import numpy as np
from sklearn.base import BaseEstimator, ClassifierMixin
from sklearn.utils.multiclass import unique_labels
from sklearn.utils.validation import check_X_y


class TopTermsClassifier(BaseEstimator, ClassifierMixin):

    def __init__(self, n_terms=10):
        self.n_terms = n_terms

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import pandas as pd

# Choose the file to balance
csvFile = 'example'

# Clear the log
open('log', 'w').close()
# Open the csv file
df = pd.read_csv('data/{0}.csv'.format(csvFile))
# Obtain sum of amount paid

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sudo -i
groupadd mhalford
useradd -g mhalford -G sudo -s /bin/bash -m -d /home/mhalford mhalford
cd /home/mhalford
mkdir .ssh
echo COPY_PASTE_PUBLIC_KEY_HERE >> .ssh/authorized_keys
cd ..
chown -R mhalford:mhalford mhalford

MaxHalford

import numpy as np


combos = []

def generate(remainder, n, current_combo=[], i=0, step=0.1):
    if n == 1:
        combos.append(np.round(current_combo + [remainder], 1))
        return
    for p in np.arange(step, remainder - (n-2) * step - step / 10, step):

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import math

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import stats


# Generate some data
a = 1.99

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curl -O https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh  # Say "yes" and "yes"

anaconda3/bin/pip install kaggle
anaconda3/bin/pip install lightgbm

mkdir .kaggle
echo "{"username":"maxhalford", "key":"secret"}" >> ~/.kaggle/kaggle.json
chmod 600 ~/.kaggle/kaggle.json