Normalization 1

Normalization 1是一种数据预处理技术，用于将不同尺度或范围的数据转换为统一的标准。它通过缩放和转换数据，使其落在一个特定的范围内，以便更好地进行数据分析和建模。常见的归一化方法包括最小-最大缩放、标准化（均值为0，标准差为1）和Z分数标准化等。Normalization 1可以帮助消除数据的偏差和不一致，提高模型的准确性和稳定性。在机器学习和深度学习中，Normalization 1常用于处理图像、文本和声音等不同类型的数据。