"샘플링 잡음(sampling noise)"의 두 판 사이의 차이
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(새 문서: 샘플이 작은 경우 발생하는 현상. 대표성 없는 데이터가 대표가 되는 현상. 즉, '''데이터의 양이 매우 적다면, 대표성이 매우 적은 데이터만 뽑힐 확률이 높아지는 현상'''을 의미한다. 분류:인공지능 분류:Jargon 분류:AI용어 분류:Artificial Intelligence) |
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2023년 10월 18일 (수) 06:52 기준 최신판
샘플이 작은 경우 발생하는 현상. 대표성 없는 데이터가 대표가 되는 현상. 즉, 데이터의 양이 매우 적다면, 대표성이 매우 적은 데이터만 뽑힐 확률이 높아지는 현상을 의미한다.