Normalization Factor

释义 Definition

“Normalization factor（归一化因子/规范化因子）”指为使一组数值、向量或概率分布满足某种标准（如总和为 1、长度为 1、尺度可比）而乘上或除以的系数/常数。在概率与统计中，它常用于把“未归一化”的权重变成合法的概率分布。

发音 Pronunciation (IPA)

/ˌnɔːrmələˈzeɪʃən ˈfæktər/

例句 Examples

The normalization factor makes the probabilities add up to 1.
归一化因子使这些概率相加等于 1。

In Bayesian inference, the normalization factor (often called the evidence) can be hard to compute exactly, so we approximate it with sampling or variational methods.
在贝叶斯推断中，归一化因子（常称为“证据”）可能很难精确计算，因此我们会用采样或变分方法来近似它。

词源 Etymology

“Normalization”来自 normal（正常的、标准的）+ 后缀 -ize（使……化）+ -ation（名词化），表示“使其符合某个标准/范数”。“Factor”来自拉丁语 factor，意为“做事者、作用者”，在数学语境中引申为“因子/系数”。合起来就是“用于把结果调整到标准形式的系数”。

相关词 Related Words

• Coefficient
• Scale
• Standardization
• Normalization
• Probability
• Partition Function
• Constant
• Likelihood

文学与著作中的用例 Literary Works

• Pattern Recognition and Machine Learning — Christopher M. Bishop（概率模型中讨论归一化常数/因子）
• The Elements of Statistical Learning — Hastie, Tibshirani, Friedman（统计学习中常见归一化处理与相关系数）
• Deep Learning — Goodfellow, Bengio, Courville（机器学习中多处涉及归一化与概率分布的归一化因子）
• Information Theory, Inference, and Learning Algorithms — David J. C. MacKay（推断与概率计算中涉及归一化常数）