danielmoralesp

{
  RAW_DATA_DIR: "./data/",
  TRAIN_DATA_CLEAN_PATH: "./data/processed/train.csv",
  TEST_DATA_CLEAN_PATH: "./data/processed/test.csv",
  MODEL_CHECKPOINT_DIR: "./models/",
  LOGS_DIR: "./logs/",
  SUBMISSION_DIR: "./submissions/"
}

danielmoralesp

Hello!

Below you can find a outline of how to reproduce my solution for the competition. If you run into any trouble with the setup/code or have any questions please contact me at (email)

ARCHIVE CONTENTS

• model.tgz : original model upload - contains original code, additional training examples, corrected labels, etc
• comp_etc : contains ancillary information for prediction - clustering of training/test examples
• comp_mdl : model binaries used in generating solution
• comp_preds : model predictions

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.
./sample_comp_dir
./sample_comp_dir/documentation
./sample_comp_dir/EDA
./sample_comp_dir/code
./sample_comp_dir/logs
./sample_comp_dir/submissions
./sample_comp_dir/data
./sample_comp_dir/data/raw
./sample_comp_dir/data/processed

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autoflake==1.1
autopep8==1.3.5
flake8==3.5.0
h5py==2.7.1
Keras==2.1.4
numba==0.38.0
numpy==1.14.3
numpydoc==0.8.0
pandas==0.23.0
pandas-profiling==1.4.1

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danielmoralesp

# Inside Digital Ocean
create new project
name project (without resources)
get started with a droplet
settings: Ubuntu 16.04 + 10$ + USA-New York 3
create
digital ocean send an email with root password

# Setting root and deploy users
ssh root@IPADDRESS

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import operator
from collections import Counter
import random
import numpy as np
np.random.seed(1)
random.seed(1)

def split(dataset, labels, column):
    data_subsets = []
    label_subsets = []

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pip3 --version ## Para revisar la version de pip
sudo pip3 install virtualenv ## Para instalar virtualenv
virtualenv primer_proyecto ## Para crear la carpeta del entorno virtual
cd primer_proyecto ## para acceder a la carpeta del entorno virtual
source bin/activate ## Para activar el entorno virtual
pip3 install jupyter ## para instalar jupyter dentro del entorno virtual
jupyter notebook ## Para levantar el servidor local con jupyter notebook
deactivate ## Para desactivar el entorno virtual

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Python Exercises I

1- In Range

• Cree una funcion llamada in_range() que recibe tres parametros num, lower, upper
• La función debe retornar True si num es mayor o igual que lower y menor o igual que upper. De otra manera retorne False

2- Movie Review

• Cree una funcion llamada movie_review() que tiene un parametro llamado rating
• Si rating es menor o igual que 5 retorne "Avoid at all costs!".
• Si el rating es entre 5 y 9retorne "This one was fun."

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Ejercicios Python Parte I

1- Imprima su nombre usando el comando print().

2- Si su impresion uso comillas dobles " cambieles a comillas simples. Si usted uso comillas ' cambielas por comillas dobles.

3- Escriba la variable meal y asignele el valor de breakfast e imprimalo. Luego cambie el valor asignado por lunch e imprimalo.

4- Donde se encuentra el error de la siguiente linea de codigo? meal = "lunch, breakfast and "tea". Guarde en un string su respuesta y asignela a una variable llamada error_encontrado. Ahora en una nueva variabla llamada tipo_de_error asignele un string con el tipo de error: "sintax error" o "name error".