linear normalization

Linear normalization是一种数据归一化方法，用于将不同的数据值规约到一个统一的尺度范围内。在线性归一化中，使用的常见方法是“Max-Min”归一化。该方法通过将数据值减去数据集的最小值，然后除以数据集的最大值与最小值之差，将数据映射到0到1的范围内。公式表示为：(X - min) / (max - min)

线性归一化可以帮助我们消除不同数据值之间的尺度差异，使得数据在处理过程中更容易比较和分析。它在机器学习和数据分析中经常被用于数据预处理，特别是在神经网络和支持向量机（SVM）等模型中。通过归一化数据，我们可以提高模型的性能和收敛速度，同时减少模型对异常值的敏感性。然而，需要注意的是，并非所有模型都需要进行归一化，例如决策树算法通常不需要归一化处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [7种不同的数据标准化(归一化)方法总结](https://blog.csdn.net/m0_46510245/article/details/123768570)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [数据预处理 归一化（Normalization）](https://blog.csdn.net/tz_zs/article/details/78690303)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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