Keras での高度な特徴量エンジニアリングの実行 のレビュー

NICE

Balachandran Sanal · 約3年前にレビュー済み

Pranjale (spranjale) Shivam · 約3年前にレビュー済み

Salimibeni Yasin · 約3年前にレビュー済み

Gomez Carolina · 約3年前にレビュー済み

蔡 桢楠 · 約3年前にレビュー済み

Garcia Gonzalez Gabriel · 約3年前にレビュー済み

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.

Zhang Junhao · 約3年前にレビュー済み

TEJACHARY JAYAVARAPU SIVA · 約3年前にレビュー済み

WABANT Julia · 約3年前にレビュー済み

Putra Wijaya · 約3年前にレビュー済み

good experience

ashok saggurthi · 約3年前にレビュー済み

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

Islam Sadeka · 約3年前にレビュー済み

Ranga Vishnu Teja · 約3年前にレビュー済み

Gupta Manjesh · 約3年前にレビュー済み

bonam poornika · 約3年前にレビュー済み

Wycherley - Giles · 約3年前にレビュー済み

Caretti Marco · 約3年前にレビュー済み

very useful

segaran sathish · 約3年前にレビュー済み

Schnettler Ty · 約3年前にレビュー済み

Hisaka 日坂 幸次 (khisaka) Koji · 約3年前にレビュー済み

Xenon Xenon · 約3年前にレビュー済み

Signin Toshi · 約3年前にレビュー済み

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.

Lin Joy · 約3年前にレビュー済み

Saha Monjoy · 約3年前にレビュー済み

Cheung Jonathan · 約3年前にレビュー済み