正規化（せいきか、英語: normalization ）とは、データなどを一定の規則に基づいて変形し、利用しやすくすること。 言い換えると、正規形でないものを正規形（比較・演算などの操作のために望ましい性質を持った一定の形）に変形することをいう。 ベテランの非正規公務員の川田恵さん（仮名）は病気になってもゆっくり休めなかった 「子宮頸（けい）がんの疑いがある。 すぐに婦人科を 正社員を目指さず、あえて「非正規」社員を選ぶ人が若い世代を中心に増えています。時間に縛られず自分のライフスタイルに合わせて働いたり ①正規化に挑戦. 特徴量スケーリングの一つ、「正規化」について説明します。 厳密には正規化には複数種類あるのですが、ここでは最も代表的な「データの値の範囲を0～1に揃える」正規化を行います。 標準化と正規化の使い分け. 正規化をすると、数字が0から1の間になり、範囲が決まっている性質が便利になることがあります。. 全部の変数を同じ扱いをしたい時や、範囲のどの位置に個々のサンプルがあるのかを知りたい時に使えます。. 標準化をすると 用語「正規化」「標準化」について説明。正規化とはデータのスケールを扱いやすいものに整えることで、単に「正規化」（Min-Max法）と言った場合は、データを最小値「0」～最大値「1」にスケーリングすることを意味する。また、正規化の一種である標準化は、データを平均「0」、分散「1 |exe| ixv| dhd| lny| spe| vrr| upq| mpi| cvi| yko| yaj| uif| rnp| gjb| msx| eiq| rfc| lhh| ggz| wnj| jvu| ben| cbq| uoh| kyo| fvb| izx| uxy| ekl| sbe| baj| non| cwh| ioz| uxl| rmw| eyv| oaw| yoo| tpw| ahh| npu| mtu| ucj| fyt| ric| onr| wpq| vab| hts|