では実際に、標準化を施した手持ちデータは、どの様な処理を施されるのか見てみよう。
最も代表的な標準化である、z-score normalizationを例にとり解説する。

標準化を施した全ての手持ちデータの値は、平均値±1の範囲内に収まる。
いわば、平均:0、分散:1の状態に値は収まる。

分散1とは、平均値±1の範囲に全データの値は収まり、さらに±1σには、68.2%のデータが収まる状態をさす。

また、2σには95%のデータが収まる。

このことからわかるように、
標準化を施され値は、平均値±1の範囲内に収まることで、最大値、最小値が決定されます。
この標準化により、最大値、最小値が異なり、データを上手く学習出来ないと言う問題点を解決できるわけです。