样本的标准化，归一化，正则化，规范化；有点蒙
【样本的标准化，归一化，正则化，规范化；有点蒙】 谢邀。
正则化是为了防止训练过程过拟合，常用的L2 regularation，详细你可以google下。
而标准化或者归一化往往是通过某种方法把变量的取值范围映射到固定区间。
比如最大最小方法，和z score方法。
■网友
1.normalization,通常是减去均值后再除以方差。2.regularization,通常是指，为防止模型overfit ,在参数上做的抑制。如l2 regularization.在正常损失上加上l2部分。3.normalize,将向量除以它的"长度""，做成单位向量。
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