八种样本抽样方法介绍

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你肯定很熟悉以下情况：你下载了一个比较大的数据集，并开始分析并建立你的机器学习模型。当加载数据集时，你的计算机会爆出"内存不足"错误。
          即使是最优秀的人也会遇到这种事。这是我们在数据科学中面临的最大障碍之一，在受计算限制的计算机上处​​理大量数据(并非所有人都拥有Google的资源实力!)。
那么我们如何克服这个问题呢?是否有一种方法可以选择数据的子集并进行分析，并且该子集可以很好地表示整个数据集?
这种方法称为抽样。我相信你在学校期间，甚至在你的职业生涯中，都会遇到这个名词很多次。抽样是合成数据子集并进行分析的好方法。但是，那我们只是随机取一个子集呢?
         我们将在本文中进行讨论。我们将讨论八种不同类型的抽样技术，以及每种方法的使用场景。这是一篇适合初学者的文章，会介绍一些统计的知识
目录

• 什么是抽样?
• 为什么我们需要抽样?
• 抽样步骤
• 不同类型的抽样技术
• 概率抽样的类型
• 非概率抽样的类型
  

什么是抽样?让我们从正式定义什么是抽样开始。

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tingyu

charlesjshu

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09154

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jnh512

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peterlovejin

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