<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>nemui3900</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/nemui3900/</author_url>
  <blog_title>nemui3900’s blog</blog_title>
  <blog_url>https://nemui3900.hatenablog.com/</blog_url>
  <categories>
    <anon>boat</anon>
    <anon>機械学習</anon>
    <anon>データ前処理</anon>
  </categories>
  <description>ゴミを入れたらゴミができる。 と言われてもなにがいるもんで何が捨てるもんかわかんねーよ状態。 無駄に悩んでみたもののよくわからないので関係ありそうなものをちょっとずつ試す。 年齢、rank(A1とか)、全国勝率、場ごとの枠の勝率、モーター勝率、ボート勝率。 年齢と勝率は単にノーマライズできるだろうけど rankはカテゴリー変数かと思ったけどこれも普通にノーマライズしたほうがいいか。 年齢から始める、 kerasのutilsでやろうと思ってるので読む ユーティリティ - Keras Documentation どうやらnumpyをいちいち使って高速化してる 入れたら怒られた note.nkmk.…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fnemui3900.hatenablog.com%2Fentry%2F2018%2F09%2F28%2F183950&quot; title=&quot;逃亡生活（ボート）part4 - nemui3900’s 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>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/n/nemui3900/20180928/20180928175742.jpg</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2018-09-28 18:39:50</published>
  <title>逃亡生活（ボート）part4</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://nemui3900.hatenablog.com/entry/2018/09/28/183950</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
