正規化是什麼意思

正規化（Normalization）是一個統計學和數學的概念，用於資料分析、機器學習和資料庫設計中，目的是為了減少資料的多餘和冗餘，提高資料的一致性和完整性，以及減少資料庫的磁碟空間使用和提高資料庫的查詢效率。

在統計學和機器學習中，正規化通常是指將資料轉換成特定的分數範圍，以便進行比較和分析。例如，將資料縮放成0到1之間的小數，或者將資料轉換成標準分（Z-score）。這樣做可以使不同量級和單位製的資料能夠在同一尺度上進行比較和分析。

在資料庫設計中，正規化是指將資料庫的結構設計成最佳的層次結構，以便減少資料冗餘和依賴性，提高資料的一致性和完整性。這通常涉及將表分解成多個表，以便每個表只包含相關的資料，並且表之間通過鍵進行連接。

在機器學習中，正規化還是指對模型參數的調整，以便模型能夠更好地適應訓練資料，提高模型的準確性和泛化能力。這通常涉及調整模型的權重和偏置，以便模型能夠更好地擬合訓練資料。