【normalization造句】在英语学习中，掌握一些常见词汇的用法是非常重要的。"Normalization" 是一个较为专业的词汇，常用于数学、统计学、计算机科学等领域，表示“归一化”或“标准化”的过程。为了帮助大家更好地理解和使用这个词，以下是一些常见的造句示例，并附上简要说明。
"Normalization" 通常指将数据调整到一个统一的标准范围，以便于比较或分析。它在多个领域都有广泛的应用，如机器学习中的特征缩放、数据库设计中的规范化处理等。通过合理的造句练习，可以加深对这一概念的理解和运用。
表格：normalization 造句示例
| 句子 | 说明 |
| The algorithm uses normalization to ensure all features are on the same scale. | 算法使用归一化来确保所有特征处于相同的尺度。 |
| In database design, normalization helps reduce data redundancy. | 在数据库设计中，规范化有助于减少数据冗余。 |
| Data normalization is essential before training a machine learning model. | 在训练机器学习模型之前，数据归一化是必要的。 |
| The researcher applied normalization to the dataset to make it more interpretable. | 研究人员对数据集进行了归一化处理，使其更易于解释。 |
| Normalization can improve the performance of neural networks by balancing input values. | 归一化可以通过平衡输入值来提高神经网络的性能。 |
| One of the goals of normalization is to eliminate inconsistencies in the data. | 规范化的目标之一是消除数据中的不一致之处。 |
| The process of normalization ensures that each variable contributes equally to the analysis. | 归一化过程确保每个变量对分析的贡献相等。 |
通过以上句子，可以看出 "normalization" 在不同语境下的具体应用。建议在实际写作或口语中多加练习，以增强语言表达的准确性和专业性。