正規化とは
正規化とは
正規化（normalization）は、数学、統計学、データ処理、機械学習など、さまざまな分野で使用される概念で、用途によって意味が異なります。以下にいくつかの代表的な意味と例を挙げます：
1. データ処理・機械学習での正規化
データを特定の範囲やスケールに変換するプロセスです。これにより、異なるスケールを持つ特徴量を比較しやすくしたり、モデルの収束を速めたりします。
例：
データを0から1の範囲にスケーリングする「Min-Maxスケーリング」。
平均を0、分散を1にする「Zスコア正規化」。
2. リレーショナルデータベースでの正規化
データベースの設計において、冗長性を排除し、一貫性を保つためのプロセスです。これにより、データの効率的な管理や整合性の向上が図れます。
例：
正規形（第一正規形、第二正規形、...）に基づいてテーブルを分割・整理します。
3. 数学での正規化
ベクトルや関数を、特定の基準に従ってスケーリングする操作を指します。特に、ベクトルの長さを1にする処理がよく使われます。
2025年4月30日 | カテゴリー：基礎知識/物理学、統計学、有機化学、数学、英語 |
