นอร์มัลไลเซชัน(non-man-lai-say-chan)
意味
1名詞C1
正規化
物事を通常の状態または標準的な状態にするプロセス（正規化）。特にデータベース設計、統計学、データサイエンスなどの文脈で使用される
例文
ก่อนที่gòn têeก่อนที่gòn têe～する前に（節を導く）เราraoเราrao1私たち2私（非公式・地域的）จะjàจะjà1～するだろう；～することになる2～しそうだ、～するところだ（近接未来、しばしばกำลังจะを伴う）3～するつもりだ、～だろう（未来・意図を示すマーカー）วิเคราะห์wí-króวิเคราะห์wí-kró分析するข้อมูลkôr moonข้อมูลkôr moon1データ（コンピューティング）2情報、データ（不可算）ชุดchútชุดchút1セット、一式2服装、スーツ、制服3シリーズ；一式；一まとまり4セット・服装・機器などの類別詞นี้néeนี้née1この（話し手の近く）2これ3この、現在の（時間・話題）เราraoเราrao1私たち2私（非公式・地域的）ต้องdtôngต้องdtông1～に違いない；きっと～だ2～しなければならないทำtamทำtam1料理する、調理する2行う、作る3仕事・作業をする4振る舞う、行動する5引き起こす、〜させるนอร์มัลไลเซชันnon-man-lai-say-chanนอร์มัลไลเซชันnon-man-lai-say-chan正規化ก่อนgònก่อนgòn1前の、以前の、先の2〜の前に、以前に、先に
このデータセットを分析する前に、まず正規化を行う必要があります。
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ในnaiกระบวนgrà-buuanการเรียนรู้ของเครื่องgaan riian-róo kŏng krêuuangนอร์มัลไลเซชันnon-man-lai-say-chanเป็นbpenขั้นตอนkân dtonสำคัญsăm-kanที่têeช่วยให้chûuai hâiโมเดลmoh-daynประมวลผลbprà-muuan pŏnข้อมูลkôr moonที่têeมีmeeสเกลsà-genต่างกันdtàang ganได้dâiอย่างมีประสิทธิภาพyàang mee bprà-sìt-tí-pâap
機械学習のプロセスにおいて、正規化はモデルが異なるスケールのデータを効率的に処理するのを助ける重要なステップです。
หากhàakเราraoข้ามขั้นkâam kânตอนdtonนอร์มัลไลเซชันnon-man-lai-say-chanไปbpaiอัลกอริทึมan-goh-rí-tûmอาจจะàat jàให้hâiน้ำหนักnám nàkกับgàpตัวแปรdtuua bpraeที่têeมีค่าmee kâaตัวเลขdtuua lêkสูงsŏongมากmâakเกินgernความเป็นจริงkwaam bpen jing
正規化のステップをスキップすると、アルゴリズムは大きな数値を持つ変数に対して、非現実的に高い重みを与えてしまう可能性があります。