Opinie (Performing Advanced Feature Engineering in Keras)

NICE

Sanal B. · Sprawdzono około 3 lata temu

Shivam P. · Sprawdzono około 3 lata temu

Yasin S. · Sprawdzono około 3 lata temu

Carolina G. · Sprawdzono około 3 lata temu

桢楠 蔡. · Sprawdzono około 3 lata temu

Gabriel G. · Sprawdzono około 3 lata temu

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. · Sprawdzono około 3 lata temu

JAYAVARAPU SIVA T. · Sprawdzono około 3 lata temu

Julia W. · Sprawdzono około 3 lata temu

Wijaya P. · Sprawdzono około 3 lata temu

good experience

saggurthi a. · Sprawdzono około 3 lata temu

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

Sadeka I. · Sprawdzono około 3 lata temu

Vishnu Teja R. · Sprawdzono około 3 lata temu

Manjesh G. · Sprawdzono około 3 lata temu

poornika b. · Sprawdzono około 3 lata temu

Giles W. · Sprawdzono około 3 lata temu

Marco C. · Sprawdzono około 3 lata temu

very useful

sathish s. · Sprawdzono około 3 lata temu

Ty S. · Sprawdzono około 3 lata temu

Koji H. · Sprawdzono około 3 lata temu

Xenon X. · Sprawdzono około 3 lata temu

Toshi S. · Sprawdzono około 3 lata temu

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. · Sprawdzono około 3 lata temu

Monjoy S. · Sprawdzono około 3 lata temu

Jonathan C. · Sprawdzono około 3 lata temu