基本采样算法及Python实现

最新推荐文章于 2025-06-02 19:47:25 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hftytf/article/details/86820498
本文介绍了机器学习中常见的两种采样算法：单纯随机抽样和有放回随机抽样，并提供了Python实现。通过随机抽样，可以为复杂模型使用更多样本。文章探讨了这两种方法的优缺点，并附带了简单的测试代码。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

                       

本文代码见于 code

时不时地我们会在机器学习乃至深度神经网络中瞥见采样算法的身影。本文只关键简单的入门级的采样算法及其Python实现。

  • use more samples for the more complicated model

单纯随机抽样（simple random sampling）

将调查总体全部观察单位进行编号，再用抽签法随机抽取（不放回）部分观察单位组成样本。（C 

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