Learn the distinctions between simple and stratified random sampling. Understand how researchers use these methods to accurately represent data populations.
「データが足りないなら増やす。多すぎるなら減らす。」 シンプルに言えば、それがサンプリングの発想です。 特に分類問題などで、片方のクラスだけが極端に少ない（例えば「異常」や「不良品」など）とき、モデルは多数派ばかりを学習してしまい ...
Deterministic Sampling for Propagating Model Covariance. SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification, 1(1), 297–318. DOI: 10.1137/120899133. 注意書き（Disclaimer） 本記事は上記論文の内容を ChatGPT ...
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