Нормализация (normalization) — прием, который уменьшает или устраняет возможность появления в базе данных аномалий модификации.
[Словарь терминов. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// dbase.accessdb.ru›7a/prilozhenie-b-slovar-…/, свободный.]
Нормализация — это процесс приведения данных к единому масштабу, что помогает улучшить производительность моделей машинного обучения. Пример: преобразование данных в диапазон от 0 до 1.
[50 терминов для инженера машинного обучения. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// Pro-DGTL.ru›blog/razrabotka/tpost/4e93vbs2p1-50-/, свободный.]
Нормализация — это процесс масштабирования данных с плавающей запятой до значений от 0 до 1. Многие алгоритмы обучения, используемые в ML.NET, требуют нормализации входных данных функций. ML.NET предоставляет ряд преобразований для нормализации.
[Глоссарий машинного обучения важных терминов (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// learn.microsoft.com›ru-ru/dotnet/machine-learning /, свободный.]