【normalization造句】在英語學習中，掌握一些常見詞匯的用法是非常重要的。"Normalization" 是一個較為專業的詞匯，常用于數學、統計學、計算機科學等領域，表示“歸一化”或“標準化”的過程。為了幫助大家更好地理解和使用這個詞，以下是一些常見的造句示例，并附上簡要說明。
"Normalization" 通常指將數據調整到一個統一的標準范圍，以便于比較或分析。它在多個領域都有廣泛的應用，如機器學習中的特征縮放、數據庫設計中的規范化處理等。通過合理的造句練習，可以加深對這一概念的理解和運用。
表格：normalization 造句示例
| 句子 | 說明 |
| The algorithm uses normalization to ensure all features are on the same scale. | 算法使用歸一化來確保所有特征處于相同的尺度。 |
| In database design, normalization helps reduce data redundancy. | 在數據庫設計中，規范化有助于減少數據冗余。 |
| Data normalization is essential before training a machine learning model. | 在訓練機器學習模型之前，數據歸一化是必要的。 |
| The researcher applied normalization to the dataset to make it more interpretable. | 研究人員對數據集進行了歸一化處理，使其更易于解釋。 |
| Normalization can improve the performance of neural networks by balancing input values. | 歸一化可以通過平衡輸入值來提高神經網絡的性能。 |
| One of the goals of normalization is to eliminate inconsistencies in the data. | 規范化的目標之一是消除數據中的不一致之處。 |
| The process of normalization ensures that each variable contributes equally to the analysis. | 歸一化過程確保每個變量對分析的貢獻相等。 |
通過以上句子，可以看出 "normalization" 在不同語境下的具體應用。建議在實際寫作或口語中多加練習，以增強語言表達的準確性和專業性。