📂データサイエンス

データの正規化

用語

正規化

与えられたデータを$0$から$1$の間の値に変換することを正規化^{normalization}と言う。普通、データの最大値$x_{\text{max}}$と最小値$x_{\text{min}}$に関して、次のような変換$T$を通じて得る。 $$T (x) = {{ x - x_{\text{min}}} \over { x_{\text{max}} - x_{\text{min}}}}$$ たまに、単にスケーリング^scalingと呼ばれることもある。

説明

線形代数で、ベクトルを正規直交化したという意味で単に正規化されたベクトル^{normalized Vector}という表現を使うことがあるので、注意が必要である。

正則化^{regularization}は、言葉自体と使用される文脈が似ているが、データ自体をいじるのではなく、学習でのロスに関わる技術であり、全く異なる。

参照

• 標準化: 通常、統計学でデータの平均を$0$、分散を$1$に合わせる過程を言う。
• 正規化: 普通、データを特定の区間に位置づける過程を言う。
• 正則化: 通常、機械学習で過学習を防ぐ過程を言う。