MINおよびMAXの提供された値でMIN-MAX正規化を行うPython関数を書きます。提供された値はオプションになる可能性があることに注意してください。すべてのエッジケースを処理し、numpyを使用します。
以下は、私があなたのリクエストから拾った重要なポイントである：

1) 最小-最大正規化を行うPython関数を提供してほしい。最小-最大正規化は、最小値を0に、最大値を1にマッピングすることによって、数値データを0から1の範囲にスケールするために使用されるテクニックです。
2) 正規化に使用される最小値と最大値は、入力として提供することができるが、任意である。提供されない場合、関数はデータから最小値と最大値を決定しなければならない。
3) 欠落や無効な入力値などのエッジケースを処理することが重要である。

このことを念頭に置いて、最小値と最大値の正規化を行い、エッジケースを処理し、numpyを使用するPython関数の提案を以下に示します：
```python
def min_max_normalize(data, min_value=None, max_value=None):
    if min_value is None:
        min_value = np.min(data)
    if max_value is None:
        max_value = np.max(data)
    normalized_data = (data - min_value) / (max_value - min_value)
    normalized_data[np.isinf(normalized_data)] = 0
    return normalized_data
```
いくつかの補足事項があります：

- 最小値正規化は、データを標準化するための機械学習アルゴリズムの前処理としてよく使用されます。これにより、学習精度とモデルのパフォーマンスを向上させることができます。
- 無効なデータや欠損データなどのエッジケースを処理することは、関数が有効で有限な出力を返し、エラーになったり間違った値を返したりしないようにするために重要です。
- Numpyは数値データ分析に便利なPythonライブラリで、データの最小値、最大値、その他の統計量を簡単に計算できます。しかし、Pandasのような他のライブラリも、より複雑な分析タスクに使うことができる。

もし何か詳しく説明したり、追加情報を提供したりする必要があれば、お知らせください。