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Normalization

在机器学习和数据处理中，归一化是将数据集中数值列的值调整到一个共同的尺度，而不扭曲其值范围之间的差异。归一化的目的是确保每个特征在分析和模型训练过程中平等地贡献。以下是归一化的详细解释： 归一化的主要类型 Min-Max归一化（最小-最大归一化）： 定义： 将特征的值缩放到[0, 1]或[-1, 1]的范围。 公式： \(X' = \frac{X - X_{\text{min}}}{X_{\text{max}} - X_{\text{min}}} \) 使用场景： 当你想保留原始数据点之...