Возможно, имелись в виду методы масштабирования числовых данных, которые используются для работы алгоритмов машинного обучения и помогают определить пределы переменных. 1

Некоторые из таких методов:

• Нормализация. 1 Каждая входная переменная приводится к диапазону от нуля до единицы. 1 Это диапазон значений, где достигается наибольшая точность. 1
• Стандартизация. 1 Каждая входная переменная масштабируется отдельно путём вычитания среднего значения и деления на стандартное отклонение. 1 В результате среднее значение становится равным нулю, а стандартное отклонение — единице. 1

Многие алгоритмы машинного обучения требуют, чтобы числовые входные данные находились в определённом диапазоне. 2 Например, нейросети и машины опорных векторов (SVM) воспринимают входные данные в диапазоне [-1:1] или [0:1]. 2

Также существуют алгоритмы, которые «подгоняют» кривые (например, многочлены или экспоненты) к данным. 3 К ним относятся алгоритмы нелинейной регрессии. 3