[面试题][统计学]等概率采集样本点

本文介绍了一种从大规模数据集中等概率采样指定数量正负样本的方法,通过维护两个固定大小的堆并对每个样本计算hash值来实现随机采样的目的。

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有一个非常非常大的数据集,有正样本,有负样本,仅知道数据集的size,不知道数据的分布,设计算法从中采样出40000个正样本、60000个负样本,使得样本是等概率被采集到的。

思路:这可以理解为一个海量数据的问题,可以采用堆排序的方式来处理,而利用hash值来排序则可以获得随机性要求。

解法:维护一个大小为40000的小根堆(或者大根堆)、一个大小为60000的小根堆(或者大根堆)。遍历一遍数据集,计算每一个样本id的hash值,如果该样本是正样本:如果hash值大于根节点或者堆中元素不足40000,则插入堆中并调整堆为小根堆(或者大根堆),否则舍弃该元素;如果是负样本则作相应的操作。这一过程还可以使用分布式处理来提高时间性能。

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