隨機樣本（random sample）是指來自總體的、能夠正確反映總體情況的元素總稱。滿足如下條件：
（1）被研究的總體要有明確的定義。
（2）總體的每個個體有乙個已知的概率包含在該樣本中。
（3）抽樣過程中必須遵循隨機原則。
方便樣本（convenient sample）是指研究者出於方便性的原因而選取的「唾手可得」的樣本。自願回應樣本（voluntary response sample）是指通過來信來電的方式收集的民情民意。大致來說，這兩種樣本都是有偏差的，很難從此推廣到兩種。
這給我們做data visualization提了個醒，首先，應該對資料**有個整體的把握：它們是隨機樣本嗎？其次，在總體與樣本中，我們要怎樣取捨？這個只能是具體情況具體分析。總而言之，視覺化之前，我們還是要有所思考：如何讓可視效用最大化？資料是基礎，方法是橋梁。
樣本 特徵工程 樣本與特徵製作
對樣本 特徵的管理，在真實場景中尤其重要。對於生產出來的一條資料，首先對其進行正負類別判斷，轉化成了樣本。樣本裡面的原始字段需要清洗 整合，才能得到特徵。樣本表結構 生產時間，使用者id，文件id，類別 特徵表結構 使用者側特徵和文件側特徵混合存在一張表裡頭 生產時間，使用者id，使用者側特徵名，特...
RANSC演算法（隨機樣本一致性）
它是根據一組包含異常資料的樣本資料集，計算出資料的數學模型引數，得到有效樣本資料的演算法。它於1981年由 fischler和bolles最先提出 1 1 輸入 1 判斷樣本是否滿足模型的誤差容忍度t。t可以看作為對內點雜訊均方差的假設，對於不同的輸入資料需採用人工干預的方式預設合適的門限，且該引數...
SKlearn 隨機生成測試樣本 分類樣本
from sklearn.datasets.samples generator import make classification x,y make classification n samples 200,n features 4,n informative 2,n redundant 2,n ...