中心极限定理（CLT）表明，无论原始数据分布如何，独立观测结果的平均值趋向正态分布。该定理解释了自然界中钟形曲线的普遍性，如身高和考试成绩。CLT广泛应用于科学研究，帮助判断异常情况，但需注意样本的独立性、样本量及极端事件的影响。

本研究探讨了机器学习中知识蒸馏的应用，分析了样本量和数据分布对模型风险的影响。结果显示，在有限数据情况下，弱模型训练优于强标签训练，但未改善数据扩展法则。

高功能安全性的高可配置系统常需要测试所有可能配置的代表性子集，以减少测试工作量和节省资源。本文提出了一种名为 ' 多度组合采样 ' 的新方法，它质疑了对所有组合的统一覆盖的必要性，通过优先考虑关键特性子集的更高度值来生成组合采样，从而降低了生成样本所需的时间和样本大小。

本文研究了Rashomon集合，提出了高效的枚举和查询技术，并探讨其在可解释机器学习中的应用。研究表明，数据噪声和样本量显著影响模型解释的一致性，并提出了新的度量方法来评估预测多样性，从而帮助科学家和实践者更好地理解模型表现和选择。