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基于聚类敏感性采样的数据高效学习：基础模型与扩展
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
给定一个大小为N的样本，需要选择一个更小的子样本n<N进行统计估计或学习。数据选择可以非常有效，甚至可以击败在整个样本上进行训练。某些常见的数据选择方法可能不够优化。
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关键要点
- 给定一个大小为N的样本，需要选择一个更小的子样本n<N进行统计估计或学习。
- 假设有N个未标记的样本和一个能够比随机猜测更好地预测标签的替代模型。
- 目标是选择一个子样本集用于训练模型，通过正则化经验风险最小化进行标签预测。
- 数据选择可以非常有效，某些情况下甚至可以击败在整个样本上进行训练。
- 某些常见的数据选择方法可能明显不够优化，例如无偏加权子抽样或基于影响函数的子抽样。
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