Performing Advanced Feature Engineering in Keras avis

NICE

Sanal B. · Examiné il y a environ 3 ans

Shivam P. · Examiné il y a environ 3 ans

Yasin S. · Examiné il y a environ 3 ans

Carolina G. · Examiné il y a environ 3 ans

桢楠 蔡. · Examiné il y a environ 3 ans

Gabriel G. · Examiné il y a environ 3 ans

The transform function is a bit hard to comprehend. I suggest split it into two functions. The first one does the normalization and calculates euclidean distance. The second one creates the crossed feature.

Junhao Z. · Examiné il y a environ 3 ans

JAYAVARAPU SIVA T. · Examiné il y a environ 3 ans

Julia W. · Examiné il y a environ 3 ans

Wijaya P. · Examiné il y a environ 3 ans

good experience

saggurthi a. · Examiné il y a environ 3 ans

Some features, e.g., dayofweek and pickup_dropoff embedding features were defined but not used.

Sadeka I. · Examiné il y a environ 3 ans

Vishnu Teja R. · Examiné il y a environ 3 ans

Manjesh G. · Examiné il y a environ 3 ans

poornika b. · Examiné il y a environ 3 ans

Giles W. · Examiné il y a environ 3 ans

Marco C. · Examiné il y a environ 3 ans

very useful

sathish s. · Examiné il y a environ 3 ans

Ty S. · Examiné il y a environ 3 ans

Koji H. · Examiné il y a environ 3 ans

Xenon X. · Examiné il y a environ 3 ans

Toshi S. · Examiné il y a environ 3 ans

Just about enough time to complete. suggest to give 2 hours instead. Some questions: End of lab compares predicted taxi fare for both models with and without feature engineering. However there should be comparison back to either the actual taxi fare (if known) to see which model performs closer, or comparison using val RMSE for 2 models instead, or comparison of train/val loss/mse curves. Simply comparing 2 predicted taxi fares doesnt tell which performs better.

Joy L. · Examiné il y a environ 3 ans

Monjoy S. · Examiné il y a environ 3 ans

Jonathan C. · Examiné il y a environ 3 ans