一：normalization是什么意思（中英文）解释的意思

Normalization是一个英文单词，其中文意思为“规范化”、“标准化”。它是指将数据按照一定的标准进行处理，使得数据能够更加统一、规范和易于比较。在计算机领域，normalization通常用来指代数据库设计中的一项技术，即将数据库中的数据按照特定的规则和格式进行重组，以提高数据库的性能和可维护性。

二：怎么读（音标）

Normalization [ˌnɔːməlaɪˈzeɪʃən]

三：用法

Normalization主要用于数据库设计、数据分析和机器学习等领域。它可以帮助我们更好地管理和处理大量的数据，使得数据具有更高的可靠性、可读性和可维护性。在数据库设计中，Normalization可以帮助我们避免数据冗余、保持数据一致性，并且减少更新异常。在数据分析中，Normalization可以帮助我们消除不同单位或者不同尺度之间的差异，并且使得不同样本具有可比性。在机器学习中，Normalization可以帮助我们提高模型的训练效率和预测精度。

四：例句1-5句且中英对照

1. Database normalization is an important step in database design.（数据库规范化是数据库设计中的重要步骤。）

2. Normalization helps us eliminate data redundancy and maintain data consistency.（规范化可以帮助我们消除数据冗余并保持数据一致性。）

3. In data analysis, normalization is used to remove differences between different units or scales.（在数据分析中，规范化被用来消除不同单位或者不同尺度之间的差异。）

4. Normalization is a common technique used in machine learning to improve model performance.（规范化是机器学习中常用的技术，可以提高模型的性能。）

5. The normalization process can greatly improve the efficiency and accuracy of data processing.（规范化过程可以大大提高数据处理的效率和准确性。）

五：同义词及用法

Normalization的同义词包括standardization、regularization、normalizing等。它们都指代将数据按照一定标准进行处理的过程，只是在具体领域或者语境中有所差异。，在统计学中，normalization通常指代将数据转换为特定分布形式；而在机器学习中，normalization则指代将数据缩放到特定区间内。

六：编辑总结

Normalization是一个重要的概念，在数据库设计、数据分析和机器学习等领域都有广泛应用。它可以帮助我们更好地管理和处理数据，提高数据的可靠性和可读性。因此，了解Normalization的含义和用法对于从事相关领域的人来说都是必要的。