最小值最大值正規化

最小值最大值正規化是一種數據預處理技術，主要用於改善數據的可變性並降低其噪聲。具體來說，它是一種對數據進行規範化或歸一化的方法，通過將數據縮放到一個較小的、通常是一維的範圍，如 [0, 1] 或 [-1, 1]。這種技術經常用於機器學習和深度學習模型，因為規範化數據可以提高模型的穩定性和性能。

最小值最大值正規化的步驟通常如下：

1. 找到數據集中的最小值和最大值。
2. 對每個數據點，用其值減去最小值，然後除以（最大值 - 最小值）。

這樣處理後，所有數據點的值都會被縮放到一個更小的範圍，且消除了由於數據集中的極端值（如極大或極小值）導致的非線性和不穩定性。

請注意，最小值最大值正規化可能會改變數據的分布和結構，因此在使用這種方法時需要謹慎。在某些情況下，其他規範化方法（如標準化或歸一化）可能更適合。