在机器学习模型中，特征缩放通常采用哪些方法？请解释它们的原理和应用场景。

特征缩放是机器学习中调整数据特征尺度的常用方法，它对于优化算法性能和提高模型的收敛速度至关重要。常见的特征缩放方法包括最小-最大归一化（Min-Max Normalization）和标准化（Standardization，也称为Z-Score标准化）。

参考资源链接：[机器学习中的基本线性代数知识.pdf](https://wenku.csdn.net/doc/6412b7a2be7fbd1778d4afe3?spm=1055.2569.3001.10343)

最小-最大归一化通过将特征缩放到一个指定的范围（通常是0到1之间）来实现。其公式为：\(X' = \frac{X - X_{min}}{X_{max} - X_{min}}\)，其中\(X\)是原始数据，\(X_{min}\)和\(X_{max}\)分别是特征\(X\)的最小值和最大值，\(X'\)是归一化后的数据。这种方法适用于特征的最大值和最小值已知且不会变动的情况。

标准化则是将特征的平均值变为0，标准差变为1。其公式为：\(X' = \frac{X - \mu}{\sigma}\)，其中\(\mu\)和\(\sigma\)分别是特征\(X\)的平均值和标准差。标准化方法适用于数据分布接近正态分布的情况，有助于提升梯度下降类算法的效果。

在实际应用中，我们通常会根据数据的分布特性、模型需求和算法特点来选择合适的特征缩放方法。例如，当使用基于距离的算法（如K-近邻算法）时，标准化往往是更佳的选择，因为它能保持数据的标准差不变，使得距离计算更加合理。

理解这些线性代数中的基本概念，对于编写高效的机器学习代码尤为重要。如果你想要深入了解这些概念及其在机器学习中的应用，推荐阅读这份辅助资料：《机器学习中的基本线性代数知识.pdf》。该文档详细介绍了线性代数在机器学习中的应用，帮助你更透彻地理解特征缩放的原理，并且在编程实践中能够更灵活地运用这些技术。

参考资源链接：[机器学习中的基本线性代数知识.pdf](https://wenku.csdn.net/doc/6412b7a2be7fbd1778d4afe3?spm=1055.2569.3001.10343)