<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>higepon</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/higepon/</author_url>
  <blog_title>higepon blog</blog_title>
  <blog_url>https://higepon.hatenablog.com/</blog_url>
  <categories>
  </categories>
  <description>Scaling Min-max &amp; clipping は一様分布に良い Z-score は正規分布に良い。 input data によっては non-linear な変換の方が適切。例えば Wikipedia page views。これは正直意識してなかった。 この視点で圧力コンペのデータでやってみた（02-01-scaling.ipynb) Categorical 入力が array of categorical である場合は考えたこともなかった。dummy と one hot encoding の違いを理解した。 Design Pattern 1: Hashed Feature Kaggl…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fhigepon.hatenablog.com%2Fentry%2F2021%2F12%2F11%2F094255&quot; title=&quot;Machine Learning Design Patterns - higepon blog&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url></image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2021-12-11 09:42:55</published>
  <title>Machine Learning Design Patterns</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://higepon.hatenablog.com/entry/2021/12/11/094255</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
