Data Science, Machine Learning, Python, Sampling, Statistics.
當然，我們也不希望這麼簡單，為了使估計的方差縮小，我們必須考慮抽樣多次後總和的方差，須小於原先的簡單估計 分層抽樣示意圖 ； Source : www.scratchpixel.com 這邊的思路相對簡單些，就不透過程式碼實作了。 結語 在往下以前，先來順一下到目前為止的思路。首先，抽樣的本質其實與模擬分不開，因此蒙地卡羅或後面將會提到的馬可夫鏈等，實際上都能夠視為實現抽樣的工具之一。當我們能夠去模擬出真實分布的樣本資料，我們就更有信心再其上進行一些研究，退一萬步說，透過好的抽樣也可以強化訓練樣本的品質，並減少機器學習訓練上的成本。