Keras での基本的な特徴量エンジニアリングの実行 のレビュー

chiluvari pushpalatha · 3年以上前にレビュー済み

Giancola Andrea · 3年以上前にレビュー済み

Villaera Kiana Alessandra · 3年以上前にレビュー済み

R M · 3年以上前にレビュー済み

Reiser Mario · 3年以上前にレビュー済み

Gore Brandon · 3年以上前にレビュー済み

Xinyao Desmond Ang · 3年以上前にレビュー済み

Bhatt Sanjay · 3年以上前にレビュー済み

Ntuli Clive · 3年以上前にレビュー済み

Bhatt Sanjay · 3年以上前にレビュー済み

Tidiane Ba Cheikh · 3年以上前にレビュー済み

suhas patil chhaya · 3年以上前にレビュー済み

very difficult.

Sim Steven · 3年以上前にレビュー済み

Londei Sergio Adriano · 3年以上前にレビュー済み

Marks Neves Silva Brenno · 3年以上前にレビュー済み

D Takashi · 3年以上前にレビュー済み

Lardelli Nicolo · 3年以上前にレビュー済み

Fu Corinna · 3年以上前にレビュー済み

Sepp Sophie · 3年以上前にレビュー済み

Augusto Bileki Guilherme · 3年以上前にレビュー済み

Augusto Bileki Guilherme · 3年以上前にレビュー済み

Sometimes methods for loading in data is confusing.

Tshehla Tiego · 3年以上前にレビュー済み

Luo Xiaohui · 3年以上前にレビュー済み

Goudarzi Mojtaba · 3年以上前にレビュー済み

Finally got through the lab after a few attempts, the use of the min max function here, which relies on pandas functionality, is not intuitive. I would have preferred if we instead used a normalization layer which is native to tensorflow. Furthermore, setting random seeds so the work is reproducible/verifiable would be helpful in quantifying the model improvements and incorporating that in the notebook. The instructions for predictions on the test dataset weren't very clear to me. I think there's a missed opportunity here to do things like [(X, y)] = test_ds.take(1), model.predict(X), and likewise feature_layer(X) to help the student understand what's happening under the good. Thank you!

Dodeja Pritam · 3年以上前にレビュー済み