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Ubuntu 14.04上的Docker我的瀏覽器在Kaggle/python運行命令後沒有啓動

在Ubuntu 14.04上的Kaggle/python docker中，我的瀏覽器沒有啓動。任何人都面臨這個問題和解決方案？我使用下面的命令從終端「(sleep 3 && sensible-browser "http://127.0.0.1:8888")& docker run -v $PWD:/tmp/working -w=/tmp/working -p 8888:8888 --rm -it

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Python：[Errno 2]沒有這樣的文件或目錄：... site-packages/testpath-0.3.1.dist-info/top_level.txt

我安裝了kaggle-cli後，我在命令行上做了這個。 kg config 但是，我在下面得到這個錯誤。 [Errno 2] No such file or directory: '/root/.pyenv/versions/3.6.0/lib/python3.6/site-packages/testpath-0.3.1.dist-info/top_level.txt' 我該如何解決這個問

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LightGBM中的交叉驗證

通過閱讀LightGBM關於交叉驗證的文檔，我希望這個社區能夠闡明使用LightGBM交叉驗證結果和改進我們的預測。我們如何使用lightgbm.cv的字典輸出來改進我們的預測？下面是一個例子 - 我們用下面的代碼訓練我們的CV模型： cv_mod = lgb.cv(params, d_train, 500, nfold = 10,

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機器學習中'平均'f1分數是什麼？

我知道使用精度和召回的f1分數。但是，平均f1分數是什麼意思？當我們使用它，以及如何計算'平均'？編輯明確地解釋我的問題：我知道f1分數是精度和召回的調和平均值。當我們計算f1分數時，需要多個分類結果來計算精度和召回率。例如，如果我們有一個由1000個實例組成的數據集，我們可以獲得1000個分類結果。然後我們把它放到應急表中，所以我們可以計算f1分數。現在，我對「平均」f1分數感到困

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Kaggle輸出路徑有無效字符

我想在Kaggle上發佈R筆記本。大部分筆記本都是ggplots地塊。它工作正常（沒有警告），直到我按發佈。頁面將重新加載...我得到一個非常奇怪的佈局我的筆記本電腦： https://postimg.org/image/fmb8dswa7/ 任何形式的幫助將不勝感激。

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在scatterplot中爲虹膜數據集使用不同的顏色

我正在學習Python中的數據分析，並使用matplotlib和seaborn庫，並在Kaggle中製作了一個Notebook。我試圖做一個散點圖，顯示萼片葉和花瓣葉的寬度和長度之間的比率。 sns.FacetGrid(iris, hue="Species", size=10) total_rows = iris.count number_of_iris = len(iris) sepa

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Logistic迴歸和SVM預測爲什麼在最後乘以常數？

我目前正試圖瞭解某些高級別的分類問題，並且遇到了2012年運行的Kaggle競賽的一些代碼。競賽討論板是（here），獲獎代碼是（here）。幾乎在223行代碼的末尾，兩個數組列表中的預測值分別乘以0.4和0.6，然後相加。這是行final_pred = preds[0] * 0.4 + preds[1] * 0.6。我的問題是，爲什麼數值在作爲數組返回到調用函數之前相乘？數組返回後，其值將被保存

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熊貓read_csv不會正確加載逗號分隔的CSV

現在，我分析泰坦尼克號對Kaggel的挑戰。我的代碼是這樣的：但我的理想輸出是：所以，我在去年的代碼是 df["Age"].fillna(df.Age.median(), inplace=True) 和錯誤發生 --------------------------------------------------------------------------- KeyError

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如何計算張量流中的歸一化基尼係數

我想要計算張量流中的歸一化Gini Coefficient，但無法這樣做。我有下面的Python代碼在numpy中執行相同，但我想要使用tensorflow來實現它。如果有任何想法，請幫助。我將其與張力的形狀（1 ,?）實際與張量形狀（1 ,?） Python代碼預解碼： def gini(actual, pred, cmpcol = 0, sortcol = 1): assert(l

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什麼是訓練和測試數據集

我開始在kaggle。我通過各種數據的科學和機器學習競爭我已經知道，對於每一場比賽他們都上傳訓練數據，測試數據和原始數據不見了。有人可以解釋我是什麼，以及如何在解決問題時使用這些數據集。