在機器學習中，normrnd函數通常用于生成服從正態分布（即高斯分布）的隨機數，可以用來模擬一些具有正態分布特性的數據，如模擬觀測值或者模擬誤差項等。這些隨機數可以被用來訓練模型或者評估模型的性能。
在訓練模型時，normrnd可以用來生成符合正態分布的隨機權重和偏置，從而幫助模型更好地擬合數據。在評估模型性能時，可以使用normrnd生成符合正態分布的隨機噪聲來模擬真實世界的數據分布，從而評估模型的泛化能力。
總的來說，normrnd函數在機器學習中可以幫助生成符合正態分布的隨機數，用于訓練和評估模型，提高模型的性能和泛化能力。
