Esecuzione del feature engineering di base in Keras recensioni

11749 recensioni

Prem S. · Recensione inserita quasi 5 anni fa

Dmitry O. · Recensione inserita quasi 5 anni fa

Nour S. · Recensione inserita quasi 5 anni fa

MA Z. · Recensione inserita quasi 5 anni fa

MA Z. · Recensione inserita quasi 5 anni fa

I think there needs to be a review of the format of this class. The labs and the lectures are not lining up, and if the point of this lab is to learn as we go then there needs to be waaaaaayyyy more time allowed. It takes 5 mins just to set up Juypter Notebooks. On top of all that I think 'labs' that are half filled in and we're just adding a line or two and have little value. A better more educational lab is one where we are giving the tools for solving a problem and then asked to solve the problem. Here we're not giving the tools from solving the problem (at least not in the lectures or labnotebook) and then we're only asked to fill in one or two lines which is not really solving the problem. I would not recommend the learning approach taken in the class to anyone.

Steven H. · Recensione inserita quasi 5 anni fa

Nguyễn Đ. · Recensione inserita quasi 5 anni fa

Sahil V. · Recensione inserita quasi 5 anni fa

Sharang A. · Recensione inserita quasi 5 anni fa

Fredrik N. · Recensione inserita quasi 5 anni fa

Michael E. · Recensione inserita quasi 5 anni fa

Arun K. · Recensione inserita quasi 5 anni fa

Pallavi S. · Recensione inserita quasi 5 anni fa

Shawn M. · Recensione inserita quasi 5 anni fa

Jay S. · Recensione inserita quasi 5 anni fa

Daniel Q. · Recensione inserita quasi 5 anni fa

Jaydeepsinh R. · Recensione inserita quasi 5 anni fa

Yih-Dar S. · Recensione inserita quasi 5 anni fa

Uday B. · Recensione inserita quasi 5 anni fa

Rob S. · Recensione inserita quasi 5 anni fa

There is an error in the get_scal function: # 'get_scal' function takes a list of numerical features and returns a 'minmax' function # 'Minmax' function itself takes a 'numerical' number from a particular feature and return scaled value of that number. # Scalar def get_scal(feature): # TODO 1d def get_scal(feature): def minmax(x): mini = train[feature].min() maxi = train[feature].max() return (x - mini)/(maxi-mini) return(minmax)

Xingsheng Q. · Recensione inserita quasi 5 anni fa

Tiago T. · Recensione inserita quasi 5 anni fa

anhnp43 a. · Recensione inserita quasi 5 anni fa

Paulo C. · Recensione inserita quasi 5 anni fa

Ashish P. · Recensione inserita quasi 5 anni fa

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