Data Science, Statistics, Sampling.
另外一種方法是，我們可以基於某種已經確定的方式來生成假的樣本，生成的方式實際上是統計學的基礎，也就是從一個有限的母體中去產生隨機觀測。注意！如果有些人對深度學習的發展熟悉，GAN 等技術與今天要介紹的技術是有點出入的，今天要介紹的隨機數產生器著重的目的在於，在我們已經知道目標樣本的分布情況下，我們實際只拿到很少部分的資料時，可以透過這種方式來生成隨機觀測且符合該分布的樣本，用以訓練模型或是做為預處理使用，亦是許多強化學習模型的基礎，是非常好用的工具。 甚麼叫做隨機生成一組樣本呢? 舉例來說，我們透過 python 的 numpy random 庫來生成幾個比較常見的樣本看看：