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关于「如何使用 Min-Max 公式将数据缩放到 0 到 1 的范围？」

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理解原因

在机器学习中，不同的特征可能具有完全不同的量级。如果不进行处理，具有较大数量级的特征可能会主导模型训练过程。

适用条件：适用于特征在单位或量级上差异很大的数据集

理解原因

在机器学习中，归一化用于将不同的特征缩放到相同的尺度，防止具有较大数值的特征主导模型训练，从而避免不一致。如果特征在量级上差异很大，算法可能会产生偏差。

适用条件：适用于特征在单位或量级上差异很大的数据集