Chuẩn hóa min-max

Các đặc trưng đo theo thang khác nhau (tuổi tính bằng năm, thu nhập tính bằng đô la) làm nhiều mô hình bị nhiễu. Chuẩn hóa min-max đưa một đặc trưng về khoảng 0 đến 1:

x' = (x - min) / (max - min)

Nếu mọi giá trị bằng nhau (max = min), trả về 0 cho mọi giá trị.

Hãy cài đặt min_max_normalize(values).

Đầu vào

values: Các giá trị của một đặc trưng.

Đầu ra

Trả về các giá trị đã chuẩn hóa theo đúng thứ tự.

Ràng buộc

1 ≤ độ dài ≤ 10.000

-1.000.000 ≤ mỗi giá trị ≤ 1.000.000

Ví dụ

Đầu vào:
values = [10.0, 20.0, 15.0, 30.0]

Kết quả mong đợi:
expected = [0.0, 0.5, 0.25, 1.0]

Đầu vào:
std::vector<double> values = {10.0, 20.0, 15.0, 30.0};

Kết quả mong đợi:
std::vector<double> expected = {0.0, 0.5, 0.25, 1.0};

Đầu vào:
double[] values = new double[] {10.0, 20.0, 15.0, 30.0};

Kết quả mong đợi:
double[] expected = new double[] {0.0, 0.5, 0.25, 1.0};

Đầu vào:
values = [5.0, 5.0, 5.0]

Kết quả mong đợi:
expected = [0.0, 0.0, 0.0]

Đầu vào:
std::vector<double> values = {5.0, 5.0, 5.0};

Kết quả mong đợi:
std::vector<double> expected = {0.0, 0.0, 0.0};

Đầu vào:
double[] values = new double[] {5.0, 5.0, 5.0};

Kết quả mong đợi:
double[] expected = new double[] {0.0, 0.0, 0.0};

Tham khảo

Thử thách này đã được điều chỉnh cho CodeUtility. Hãy làm theo đề bài và các ràng buộc ở trên.

• scikit-learn, Preprocessing data