家人们，这两天在写一个辨别真假新闻的实验，实验代码在jupyter中运行，但是只运行出来了一部分，图123是代码，图四是遇到的问题，这个问题我已经查了好几天都没有解决，然后看到了博主发的一个帖子，上面问题和我这个一样，我按照他的方法，问题还没有解决，-CSDN社区

2402_86660292 2024-08-13 16:21:13

家人们，这两天在写一个辨别真假新闻的实验，实验代码在jupyter中运行，但是只运行出来了一部分，图123是代码，图四是遇到的问题，这个问题我已经查了好几天都没有解决，然后看到了博主发的一个帖子，上面问题和我这个一样，我按照他的方法，问题还没有解决，拜托各位帮我看看是咋回事？

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1.数据挖掘2.网络建模3.社区检测4.观察和分析这篇文章是为普通读者写的，旨在展示一些工作是如何完成的，我将避免过于技术性的谈话——希望让它成为每个人相关和有趣的经历。然而，我将为有一些基本编码经验的读者提供足够的技术参考，以便他们能够了解可以使用什么工具来执行任何类似的分析。(我也可以根据要求展示代码)技术说明所有编程，数据挖掘，算法应用等。是在 Jupyter 笔记本(Python)中从一个基本的Docker模板中完成的。

照片由Pexels的Lukas拍摄在我的实验设计系列的第一部分思考实验设计，我们讨论了实验的基础:目标、条件和度量。在本帖中，我们将离开最初的实验设置，开始理解基线指标以及选择适当的转换指标和比率的细微差别。简介我介绍了一个商业环境中的实验的目标，使用柠檬水摊位的例子:在可比较的时间范围内，在受控条件下(杯子的颜色)，测量结果(售出杯子的数量)的差异。在这个例子中，我没有提到任何实验的一个关键要素——一个假设，一个基于有限证据的初步推测。严格地说，实验的目的是验证或反驳一个假设提出的观点。

解读一篇新闻文章是否有效可能很困难。作为一名研究数据科学、分析 Vidhya 和数据系列的新作者，我获得了一些直觉，可以发展出一双辨别真假的眼睛。我想用数据科学和机器学习来测试我的理论，而不是纯粹依靠直觉。我编译了 Python 代码，构建了一个随机森林模型来预测一篇文章是否是假的。作为一名数据科学家，我一直对创造力和自动化很好奇——我相信我的文章和关于这个模型的工作结合了科学和艺术的两个方面来预测新闻的有效性。

在这篇文章中，我向您展示了如何使用 bash 命令在远程服务器上启动、访问和停止 Jupyter 笔记本，并展示了如何创建 bash 别名来简化这些操作。我希望这些命令可以提高您的数据科学生产力，几乎无缝地允许您获得 Jupyter 笔记本和远程服务器上可用的任何计算资源的好处。喜欢你读的书吗？考虑在Twitter上关注我，在那里，除了我自己的帖子之外，我还分享与数据科学和机器学习的实践、理论和伦理相关的论文、视频和文章。如需专业咨询，请在LinkedIn上联系我，或在Twitter。

我们的目标是有一个纯函数的代码库，我们可以用一个 tracer 来修饰它。通过将这个装饰器应用到纯函数，我们可以在不使用笨重的调试器的情况下调试代码。这减少了开发人员的痛苦，因为调试器通常是乏味且难以使用的。严格地说，在一个函数式编程范例中，所有函数都是纯函数。它们是什么，我们如何编码它们，它们为什么有用？在此之前，让我们回顾一下数学函数。调试器的目标是在受控条件下运行目标程序，允许程序员跟踪正在进行的操作并监控变化。下面我使用 Python 调试器 pdb 运行了非纯计数器代码。第 20 行上的。

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