Data often comes with features on different scales, which can distort analysis and impact model performance. 📊 💭 Think of it like comparing weights in pounds to distances in miles—it just doesn’t make sense! One powerful data preprocessing technique is normalization. By scaling features to a range between 0 and 1, normalization ensures each variable contributes equally to the model, preventing any one feature from dominating due to its scale. ⚖️ The normalization formula is: 𝑋_norm = 𝑋 - 𝑋_
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