特征权重归一化方法及公式
    特征权重归一化是机器学习中常用的一种数据预处理方法，它可以将特征的权重归一化到相同的尺度，从而消除不同特征之间的量纲差异，提高算法的性能和稳定性。常见的特征权重归一化方法有最小-最大规范化法、零-均值规范化法、标准差规范化法等。以下是它们的具体公式和步骤：
    1. 最小-最大规范化法
    最小-最大规范化法是将特征值缩放到[0,1]区间内的一种方法，其公式为：
    X' = (X - X_min) / (X_max - X_min)
    其中，X'表示归一化后的特征值，X表示原始特征值，X_min和X_max分别为特征值的最小值和最大值。正则化 归一化
    步骤：
    （1）计算特征值的最小值X_min和最大值X_max；
    （2）套用上述公式，对特征值进行归一化。
    2. 零-均值规范化法
    零-均值规范化法是将特征值按照其平均值平移，使其均值为0的一种方法，其公式为：
    X' = (X - X_mean) / X_std
    其中，X'表示归一化后的特征值，X表示原始特征值，X_mean表示特征值的平均值，X_std表示特征值的标准差。
    步骤：
    （1）计算特征值的平均值X_mean和标准差X_std；
    （2）套用上述公式，对特征值进行归一化。
    3. 标准差规范化法
    标准差规范化法是将特征值按照其平均值平移，并按照其标准差缩放的一种方法，其公式
为：
    X' = (X - X_mean) / X_range
    其中，X'表示归一化后的特征值，X表示原始特征值，X_mean表示特征值的平均值，X_range表示特征值的极差，即最大值和最小值之差。
    步骤：
    （1）计算特征值的平均值X_mean和极差X_range；
    （2）套用上述公式，对特征值进行归一化。
    以上就是特征权重归一化的三种常见方法及其公式和步骤。在实际应用中，可以根据不同的数据集和算法选择合适的方法进行特征权重归一化，以提高预测精度和算法稳定性。

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