Python中的線性歸一化（Min-Max Scaling）是一種數據預處理技術，它將數值屬性縮放到特定的范圍內，通常是0到1或-1到1之間。該技術的作用是消除不同數據屬性之間的數量級差異，更好地衡量不同屬性對模型的影響。

在Python中，我們可以使用sklearn庫中的MinMaxScaler來實現線性歸一化。例如，我們可以按以下方式對數據進行歸一化：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 創建MinMaxScaler對象
scaler = MinMaxScaler()
# 歸一化數據
data_normalized = scaler.fit_transform(data)

在這里，我們首先導入MinMaxScaler對象，然后創建一個對象實例。接下來，我們使用fit_transform()函數對數據進行歸一化。fit_transform()函數具有擬合和歸一化數據的作用。

需要注意的是，我們要確保僅對測試/驗證數據使用fit_transform()函數一次，以確保與訓練數據相同的縮放范圍。

使用線性歸一化技術不僅有助于提高模型的準確性，還可以加快訓練速度，因為該技術可以將數據縮小到更小的范圍，從而加快梯度下降算法的收斂速度。

在處理數值屬性數據時，線性歸一化是一個重要的數據預處理步驟，使用Python中的MinMaxScaler可以很容易地實現這一任務。