归一化标准化是一种数据处理技术，它通过将原始数据映射到更简单的数据空间来提高数据分析的准确度和灵活性。主要通过将原始数据的范围调整到某个指定的范围，使数据可以更好地按照同一个标准进行比较和分析。正则化 归一化
        归一化标准化分为两种：一种是线性归一化，一种是离散归一化。线性归一化是将原始数据的范围调整到[0,1]范围，而离散归一化是将原始数据的范围调整到[-1,1]范围。
        归一化标准化的优势是，它能够有效地提高数据分析的准确性和精确度，使数据更容易用于分析，更容易进行比较和识别。它还能够消除数据中的噪声，从而更好地提取出数据中的有用信息。
        归一化标准化的应用非常广泛，主要应用于机器学习、数据挖掘和数据分析等领域。例如，归一化标准化可以用于处理图像识别、自然语言处理、推荐系统等问题，可以有效提高模型的性能。
        总之，归一化标准化是一种非常有用的数据处理技术，它能够有效地提高数据分析的准确度和精确度，可以提高模型的性能，并且广泛应用于多个领域。

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