最小最大规范化公式详解 - 数据预处理方法

最小最大规范化是一种常用的数据预处理方法，它将原始数据线性映射到 0 到 1 之间。该方法的公式如下：

$$ x' = \frac{x - \min(x)}{\max(x) - \min(x)} $$

其中，'x' 是原始数据，'x'' 是规范化后的数据，'min(x)' 和 'max(x)' 分别是 'x' 中的最小值和最大值。

最小最大规范化方法简单易懂，易于实现，且可以有效地将不同量纲的数据进行统一，避免某些特征对模型的影响过大。该方法适用于大多数机器学习模型，尤其是线性模型和神经网络模型。