引言
在统计学习里面，采样通常分为两类，unbiased Sample(无偏采样)和biased Sample(有偏采样)。本文介绍的蓄水次采样就是一种无偏采样算法。它的特点是在对不知道样本总体个数或者样本总体个数太大，大到无法全部存放在内存中的情况下，可以保证每个样本被选取的概率是一样的，为K/N，其中K为“蓄水池”的大小，N为当前数据流中包含的样本个数。 在统计学习里面，采样通常分为两类，unbiased Sam
阅读背景：
Reservior Sampling(蓄水池采样) in Data Streams
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