归一化normalisation就是指把实际概率和为1的几个值，根据计算出来的过程值（可能经过了某种变换、放缩，导致其不是真实值）进行放缩，使得其和的值为1.
比如在朴素贝叶斯里面，计算条件概率时候，可以把展开后的分母去掉（因为它是一个定值），直接用正反的条件概率求分子的值，比如最后求出来是<0.4,0.2>，然后我们知道这两个概率和是1，于是就可以归一化成<0.666,0.333>.
又比如说softmax激活函数，最后输出的是每个种类的概率，使其和相加为1，这也是归一化。
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