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GILLES Armand armgilles

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@armgilles
armgilles / vcub_keeper_activty_station_and_contamination.csv
Last active December 3, 2021 10:40
We can make this file beautiful and searchable if this error is corrected: No commas found in this CSV file in line 0.
station_id;total_point;mean_transactions_all;Contamisation_IF_transactions_all;mean_transactions_out;Diff;profile_station_activity_transactions_all;PROFILE_STATION_RULE;profile_station_activity_transactions_out
160;64496;0.00;;0.00;0;low;144;low
181;2;0.00;;0.00;0;low;144;low
92;65219;0.01;;0.00;0.01;low;144;low
161;64028;0.01;;0.00;0.01;low;144;low
167;62437;0.01;;0.01;0;low;144;low
168;50066;0.01;;0.02;-0.01;low;144;low
180;31672;0.01;;0.00;0.01;low;144;low
183;17277;0.01;;0.01;0;low;144;low
71;64813;0.02;;0.01;0.01;low;144;low
@armgilles
armgilles / data_analyse.md
Last active December 12, 2018 14:29
Analyse de données dynamique batch_5_transplant

Analyse de données des données dynamiques

Objectifs :

  • Lister les variables qui ont un comportement anomormales.
  • J'ai indiqué des hypothèses en gras. La majorité du temps c'est la possibilité que la valeurs est plusieurs unités de mesures différentes (comme ETCO2), mais il est possible que cela montre une difficulté pour le patient ou le bloc opératoire, à voir avec le métier.
  • Vous pouvez retrouver le notebook d'analyse de ces données avec les graphiques ici

Variables :

@armgilles
armgilles / bike_parking_project.md
Last active December 5, 2017 11:06
idée / lien / réalisation afin de proposé un solution pour le stationnement des vélos au Node

Voici un petit document des liens et idées intéressants pour trouver une solution au stationnement de vélos au Node.

Problèmes :

Il y a environ 8 à 12 vélos tous les jours au Node et cela devient contraignant pour la sécurité du lieu. Si aucune solution n'est trouvé, les coworkers devront attachés leurs vélos à l'extérieur à la merci de la pluie et des possibles dégradations.

Il faut donc +/- 15 places pour les vélo au Nodes sans que cela ne gène personnes.

Equipements :

@armgilles
armgilles / new_REI_variable_desc.md
Created July 11, 2017 14:04
New variables in REI 2016 and not in impot_ouput for update documentation in open moulinette
  • B33MGPTAFNB : TAFNB - MGP / MONTANT NET
  • WC52 : CFE - ALLOCATION COMPENSATRICE - EXO dans les QPV / COMMUNE
  • J86 : TH - NOMBRE DE BENEFICIAIRES DE L ABATTEMENT SPECIAL A LA BASE / GEMAPI
  • L16 : TH - BASES NETTES INTERCOMMUNALES EXONEREES (ANCIENS DO TOTAUX) - MONTANT
  • L15VP : TH - BASES NETTES COMMUNALES EXONEREES VIEUX PARENTS - MONTANT
  • X382 : CFE - EXONERATION QPV TPE CREATION D ENTREPRISES (EXO 53C) / BASES EXONEREES / SYNDICAT
  • AOG12 : TH - PERSONNES A CHARGE DE RANG 1 ET 2 - TOTAL DES ABATTEMENTS (GEMAPI)
  • B32MGPTAFNB : TAFNB - MGP / TAUX NET
  • SIREPT : NUMERO SIREN DE L EPT
  • WC70 : FB - ALLOCATION COMPENSATRICE - EXO dans les QPV / COMMUNE
@armgilles
armgilles / tsne-transform.py
Last active September 27, 2018 21:07 — forked from MLWave/tsne-transform.py
Embed test points in existing t-sne map
# Author: HJ van Veen <info@mlwave.com>
# Description: Experiment to learn a tSNE transformer for new
# test data with a multi-output GBM
#
# Idea first seen at lvdmaaten.github.io/tsne
# > [...] it is not possible to embed test points in an existing
# > map [...]
# > A potential approach to deal with this would be to train
# > a multivariate regressor to predict the map location from
# > the input data.
@armgilles
armgilles / code_insee_metrople
Created November 2, 2016 09:54
Liste des codes Insee des métropoles Française
insee_metropole = {'59350' : 'Lille',
'59013' : 'Lille',
'59017' : 'Lille',
'59044' : 'Lille',
'59051' : 'Lille',
'59056' : 'Lille',
'59090' : 'Lille',
'59098' : 'Lille',
'59106' : 'Lille',
'59128' : 'Lille',
@armgilles
armgilles / pokemon.csv
Created September 21, 2016 12:51
# Name Type 1 Type 2 Total HP Attack Defense Sp. Atk Sp. Def Speed Generation Legendary
1 Bulbasaur Grass Poison 318 45 49 49 65 65 45 1 False
2 Ivysaur Grass Poison 405 60 62 63 80 80 60 1 False
3 Venusaur Grass Poison 525 80 82 83 100 100 80 1 False
3 VenusaurMega Venusaur Grass Poison 625 80 100 123 122 120 80 1 False
4 Charmander Fire 309 39 52 43 60 50 65 1 False
5 Charmeleon Fire 405 58 64 58 80 65 80 1 False
6 Charizard Fire Flying 534 78 84 78 109 85 100 1 False
6 CharizardMega Charizard X Fire Dragon 634 78 130 111 130 85 100 1 False
6 CharizardMega Charizard Y Fire Flying 634 78 104 78 159 115 100 1 False
@armgilles
armgilles / heamy_how_to_predict_result.ipynb
Created August 31, 2016 14:07
Sorry, something went wrong. Reload?
Sorry, we cannot display this file.
Sorry, this file is invalid so it cannot be displayed.
@armgilles
armgilles / Features select and ensemble.ipynb
Created July 8, 2016 16:02
Re commit for mlxtend package
Sorry, something went wrong. Reload?
Sorry, we cannot display this file.
Sorry, this file is invalid so it cannot be displayed.
@armgilles
armgilles / lr_features_selection.py
Created April 25, 2016 08:15
To select best features for a logistic with gridseachCV
skf = StratifiedKFold(y, n_folds=5, random_state=17, shuffle=True)
C_params = [0.01 , 1, 10, 50, 70, 100]
solvers = ['newton-cg', 'lbfgs', 'liblinear', 'sag']
my_result_list = []
for C_param in C_params:
for solver in solvers:
print "Looking for C : %s and solver : %s" % (C_param, solver)
model = LogisticRegression(class_weight='balanced', random_state=17,