normalize函数
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正则化（Normalize）函数是计算机科学中常用的一种数据处理方法。其目的是将输入数据调整到一定范围，使其幅值可控，便于进行后续处理。
正则化的作用有以下几点：
1.缩放（Scale）：可以将具有不同量纲，不同尺度的不同类型的数据转换到相同的尺度，使得它们在同一坐标系中比较统一，这有利于计算。
2.弥补（Compensation）：当数据形态（shape）发生变化时，可以把原来的数据根据目前所处状态进行重新调整，以便更好地满足应用需求。
3.去除异常值：当数据中存在较大的异常值，使它们影响到其他数据更深入的分析和预测时，通过正则化处理可以把它们排除掉或缩小它们的影响力。
正则化是为了防止4.控制复杂度：对于处理复杂数据，正则化可以帮助减少计算复杂度，例如在进行线性回归
等数据处理时。
正则化（Normalize）函数可以应用在机器学习，数据挖掘，自然语言处理，计算智能等诸多领域。它不仅可以减少存储空间，提高处理速度，而且可以提高性能，有助于提升模型的准确度。
一般正则化函数可以分为线性正则化和非线性正则化。
线性正则化的常见方法包括最大最小标准化、标准标准化和平移标准化等。最大最小标准化是将原始数据转换到[0,1]之间的一个固定范围；标准标准化是将原始数据转换到均值为0，标准差为1，最常用的标准缩放；移位标准化是将原始数据移位，使其均值为某个特定值，这一方法也被称为“均值重新编码”，用来平衡数据的平均值。
非线性正则化的常见例子有sigmoid函数正则化、双曲正则化，tanh正则化等，这些都是对原始数据采取非线性映射，使其符合一定大小和形态的要求。
在进行正则化处理时，要注意以下几点：
1.慎重而机智：要作出正确的决定，把握好正则化参数，并结合使用经验和客观规律。
2.及时保持：应随时调整正则化参数，以维护模型的性能。
3.防范趋势：对数据的分析，要特别观察趋势的变化，以防止模型过拟合，以及让模型更具普适性。
总之，正则化（Normalize）函数是在计算机科学中无处不在的，几乎是其他数据处理的基础，一个把握好正则化参数的强大模型才是最有价值的。

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