<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Feature Engineering on Allan Eloy Olivito</title><link>https://olivitoallan.space/es/tags/feature-engineering/</link><description>Recent content in Feature Engineering on Allan Eloy Olivito</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>es-AR</language><copyright>© 2026 Allan Eloy Olivito</copyright><lastBuildDate>Wed, 19 Aug 2026 14:35:00 -0300</lastBuildDate><atom:link href="https://olivitoallan.space/es/tags/feature-engineering/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Cómo explicarle el decaimiento orbital a una regresión lineal</title><link>https://olivitoallan.space/es/posts/decaimiento-orbital-con-regresion-lineal/</link><pubDate>Wed, 19 Aug 2026 14:35:00 -0300</pubDate><guid>https://olivitoallan.space/es/posts/decaimiento-orbital-con-regresion-lineal/</guid><description>Un satélite en órbita baja está cayendo despacio, y hay una fórmula clásica que lo predice. Quise saber si el modelo más simple del machine learning podía hacerlo mejor, y la respuesta terminó dependiendo por completo de qué elegí contarle.</description><media:content xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" url="https://olivitoallan.space/posts/explaining-orbital-decay-to-a-linear-regression/featured.png"/></item></channel></rss>