机器学习中的归一化处理是一种常用的数据预处理方法，其目的是将数据转换为统一的尺度，以避免不同特征之间的量纲和取值范围对模型训练和预测结果的影响。

归一化处理的方法有多种，包括线性归一化、非线性归一化和标准化等。

1. 线性归一化：将数据按比例缩放，使其落入一个小的特定区间。例如，将数据缩放到[0,1]或[-1,1]区间。
2. 非线性归一化：通过一些非线性变换将数据映射到一个较小的范围。例如，对数转换或平方根转换等。
3. 标准化：将数据减去均值并除以标准差，使得数据落入均值为0、标准差为1的正态分布区间。

归一化处理通常在数据预处理阶段进行，其处理结果可以使得不同特征之间的数值具有可比性，从而更好地促进模型的学习和泛化能力。在选择归一化方法时，需要根据具体的数据特性和业务需求来选择合适的归一化方法。