これは、特定の目的、それは正規化の方法をまとめたもので、アルゴリズムによって、今日、データ特性にレビュープロセスを少しファジー正規化されています。
概念：正規化特徴量は、特徴間の大きさの異なる順序による影響を排除します。正規化は、あなたが（アルゴリズムによって）必要がある一定の範囲に制限処理した後に対処するために必要なデータを取ることです。正規化の最初の収束プログラムが実行されている加速康正続いて、後のデータ処理を容易にすることです。
方法：
1.変換線形関数
Y =（X-MinValueプロパティ）/（MaxValueを-MinValueプロパティ）
説明：X、Y、それぞれの変換前に、値が、MaxValueを、MinValueプロパティをそれぞれ最大値及びサンプルの最小値。
2.次のように対数変換関数は、式であります：
Y = LOG10（X）説明：10を底とする対数変換機能。
3.次のように逆余接変換関数は、式であります：
Y =逆正接（X）* 2 / PI
誘導統一されたサンプルの統計的分布の統計では、正規化された特定の役割。0と1の間の正規化リターンの統計的確率分布-1 - + 1は統計的分布を調整するとの間です。
データの正規化が必要で、データは、次の範囲に正規化異なる特徴を話すデータの処理を容易にすることができます。