为什么归一化范围不在0到1之间？

归一化范围不一定局限于0到1之间，这取决于具体的应用场景和需求。归一化是一种数据预处理技术，旨在将不同尺度、不同范围的数据转化为统一的标准范围，以便更好地进行比较和分析。

归一化的范围选择可以根据以下几个因素来确定：

1. 数据分布特征：如果数据集中在某个特定范围内，将其归一化到0到1之间可能会导致数据的丢失或压缩，不利于保留数据的分布特征。在这种情况下，可以选择其他合适的范围进行归一化，例如-1到1。
2. 应用需求：不同的应用场景可能对数据范围有不同的要求。例如，在某些机器学习算法中，如果特征的范围过大，可能会导致算法收敛困难或者权重分配不均匀。在这种情况下，将数据归一化到较小的范围（如0到1）可以帮助算法更好地进行训练和预测。
3. 数据边界：某些数据可能具有固定的边界范围，例如百分比数据（0%到100%）或角度数据（0度到360度）。在这种情况下，将数据归一化到0到1之间可能不合适，应该保持数据的原始边界范围。

总之，归一化范围的选择应该根据具体情况进行权衡和调整，以满足数据处理和分析的需求。在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）来进行数据归一化和机器学习模型的训练与部署。