实现归一化。
一、什么是归一化？
归一化是将数据按照一定的比例缩放到一个小的范围内，通常是[0,1]或[-1,1]之间。归一化可以消除不同特征之间的量纲影响，使得不同特征之间具有可比性。
二、为什么需要归一化？
在机器学习中，不同特征往往具有不同的量纲和单位，这会导致模型的不稳定性和不准确性。例如，一个特征的值范围在[0,1]，而另一个特征的值范围在[0,1000]，这会导致模型过分关注后者而忽略前者。因此，需要对数据进行归一化，使得不同特征之间具有可比性，从而提高模型的准确性和稳定性。
三、归一化的实现方法
中，可以使用以下方法实现归一化
1. 小-归一化
小-归一化是将数据缩放到[0,1]之间的方法。具体实现方法如下
inaxormalize(data)
“””
小-归一化 data 待归一化的数据 归一化后的数据
“””axax(data)inin(data)ormalizedinaxin data]ormalized_data
2. Z-score归一化
Z-score归一化是将数据缩放到均值为0、标准差为1的分布中的方法。具体实现方法如下
ormalize(data)
“””
Z-score归一化 data 待归一化的数据 归一化后的数据
“””ean(data)ean(data)) 0.5ormalizedean data]ormalized_data
中实现归一化的两种方法小-归一化和Z-score归一化。根据不同的数据分布和需求，选择不同的归一化方法可以获得更好的效果。
写归一化、数据预处理、小-归一化、Z-score归一化。