实现归一化

实现归一化

归一化是一种常用的数据预处理技术，用于将不同尺度或分布范围的数据转换为统一的标准范围。在机器学习和数据分析中，归一化可以改善模型的收敛速度，提高预测的准确性，并确保不同特征之间的权重可以合理地比较和计算。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现归一化，并提供相应的源代码。

在Python中，我们可以使用多种方法实现归一化。其中一种常用的方法是使用最小-最大缩放（Min-Max Scaling）方法。该方法通过将数据线性转换到一个指定的范围，通常是[0, 1]。具体实现如下所示：

def min_max_scaling(data):
    min_val = min(data)
    max_val = max