단어 뜻
- 더 큰 데이터 세트에서 더 작은 데이터 하위 집합을 선택하는 프로세스를 나타냅니다. - 기계 학습 및 데이터 분석에 사용되어 통계 속성을 유지하면서 데이터 세트의 크기를 줄입니다. - 자연어 처리에서 말뭉치의 구조와 의미를 유지하면서 단어 수를 줄이기 위해 일반적으로 사용됩니다.
- 연구 또는 분석을 위해 모집단의 대표적인 하위 집합을 선택하는 과정을 말합니다. - 더 작은 표본을 기반으로 더 큰 모집단의 특성을 추정하기 위해 통계에 사용됩니다. - 시장 조사, 사회 과학 및 여론 조사에서 모집단의 하위 집합에서 데이터를 수집하는 데 일반적으로 사용됩니다.
두 단어가 갖는 유사한 의미
- 1둘 다 더 큰 데이터 세트 또는 모집단에서 데이터의 하위 집합을 선택하는 것과 관련이 있습니다.
- 2둘 다 대표성을 유지하면서 데이터 또는 모집단의 크기를 줄이기 위해 연구 및 분석에 사용됩니다.
- 3둘 다 통계 및 데이터 과학에서 중요한 기술입니다.
- 4둘 다 모델 및 분석의 효율성과 정확성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
두 단어의 차이점은?
- 1목적: Sampling는 모집단의 대표적인 하위 집합에서 데이터를 수집하는 데 사용되며, subsampling는 통계적 속성을 유지하면서 데이터 세트의 크기를 줄이는 데 사용됩니다.
- 2범위: Sampling는 더 큰 모집단의 특성을 추정하는 데 사용되며 subsampling는 분석 또는 모델링 목적으로 데이터 세트의 크기를 줄이는 데 사용됩니다.
- 3방법: Sampling 무작위 표본 추출, 계층화 표본 추출 또는 군집 표본 추출과 같은 다양한 기술을 사용하여 모집단의 하위 집합을 선택하는 것을 포함하는 반면, subsampling 일반적으로 데이터의 하위 집합을 무작위 또는 체계적으로 선택하는 것을 포함합니다.
- 4신청: Sampling는 일반적으로 시장 조사, 사회 과학 및 여론 조사에 사용되는 반면 subsampling는 기계 학습, 데이터 분석 및 자연어 처리에 일반적으로 사용됩니다.
- 5크기: Sampling 일반적으로 subsampling보다 더 큰 데이터 또는 모집단의 하위 집합을 선택하는 작업이 포함됩니다.
📌
이것만 기억하세요!
Sampling 및 subsampling은 모두 데이터 또는 모집단의 하위 집합을 선택하기 위해 연구 및 분석에 사용되는 기술입니다. 그러나 그들 사이의 주요 차이점은 목적과 범위입니다. Sampling는 모집단의 대표적인 하위 집합에서 데이터를 수집하는 데 사용되며, subsampling는 통계적 속성을 유지하면서 데이터 세트의 크기를 줄이는 데 사용됩니다. sampling는 일반적으로 시장 조사 및 사회 과학에서 사용되지만 subsampling는 일반적으로 기계 학습 및 데이터 분석에 사용됩니다.
