データサイエンスにおける正規化は、データのスケール（単位）を扱いやすいものに整えることである。
データをある範囲内にそろえることで、ネットワークを学習しやすくなる。

たとえば、データの最小値からの偏差（＝最小値を中心0にした場合の値）をデータ範囲（＝最大値－最小値）で割り、データの値を０～１の範囲内に変換する（Min-Max normalization）。
正規化といえば通常、Min-Max normalizationを指す。

正規化には標準化（Standardization）が含まれるという考え方もある。
標準化は、データの平均値からの偏差（＝平均値を中心0にした場合の値、中心化した値）を標準偏差で割ること。
データの平均は０、分散（標準偏差）は１にスケーリングされる。