นอร์มัลไลเซชัน(non-man-lai-say-chan)
Значения
1СуществительноеC1
нормализация
процесс приведения чего-либо в нормальное состояние или к стандартным условиям, особенно в техническом контексте, таком как проектирование баз данных, статистика или наука о данных
Примеры
ก่อนที่gòn têeก่อนที่gòn têeпрежде чем; до того какเราraoเราrao1мы; нас2я; мне (неформальное/региональное)จะjàจะjà1будет; было бы (в результате условия)2вот-вот; собирается (ближайшее будущее, часто с กำลังจะ)3будет; показатель будущего времени/намеренияวิเคราะห์wí-króวิเคราะห์wí-króанализироватьข้อมูลkôr moonข้อมูลkôr moon1данные (в вычислениях)2информация; данныеชุดchútชุดchút1набор; комплект; коллекция2наряд; костюм; униформа3серия; набор; партия4счетное слово для наборов/костюмов/оборудованияนี้néeนี้née1этот; эта; это (рядом с говорящим)2этот; эта вещь3этот; текущий (о времени или теме)เราraoเราrao1мы; нас2я; мне (неформальное/региональное)ต้องdtôngต้องdtông1должно быть; наверняка2должен; необходимоทำtamทำtam1готовить (еду)2делать; создавать3делать; выполнять работу4действовать; вести себя5вызывать; заставлятьนอร์มัลไลเซชันnon-man-lai-say-chanนอร์มัลไลเซชันnon-man-lai-say-chanнормализацияก่อนgònก่อนgòn1предыдущий; прежний; предшествующий2до; раньше; предварительно; сначала
Прежде чем анализировать этот набор данных, мы должны сначала выполнить нормализацию.
Еще 3 примеровСкрыть
การทำgaan tamนอร์มัลไลเซชันnon-man-lai-say-chanในnaiฐานข้อมูลtăan kôr-moonจะjàช่วยchûuaiลดlótความซ้ำซ้อนkwaam sám sónและláeป้องกันbpông ganความผิดพลาดkwaam pìt plâatของkŏngข้อมูลkôr moonได้dâi
Проведение нормализации в базе данных помогает уменьшить избыточность и предотвратить аномалии данных.
ในnaiกระบวนgrà-buuanการเรียนรู้ของเครื่องgaan riian-róo kŏng krêuuangนอร์มัลไลเซชันnon-man-lai-say-chanเป็นbpenขั้นตอนkân dtonสำคัญsăm-kanที่têeช่วยให้chûuai hâiโมเดลmoh-daynประมวลผลbprà-muuan pŏnข้อมูลkôr moonที่têeมีmeeสเกลsà-genต่างกันdtàang ganได้dâiอย่างมีประสิทธิภาพyàang mee bprà-sìt-tí-pâap
В процессе машинного обучения нормализация является важным этапом, который помогает модели эффективно обрабатывать данные с разными масштабами.
หากhàakเราraoข้ามขั้นkâam kânตอนdtonนอร์มัลไลเซชันnon-man-lai-say-chanไปbpaiอัลกอริทึมan-goh-rí-tûmอาจจะàat jàให้hâiน้ำหนักnám nàkกับgàpตัวแปรdtuua bpraeที่têeมีค่าmee kâaตัวเลขdtuua lêkสูงsŏongมากmâakเกินgernความเป็นจริงkwaam bpen jing
Если мы пропустим этап нормализации, алгоритм может придать неоправданно большой вес переменным с высокими числовыми значениями.