抽樣算法英文解釋翻譯、抽樣算法的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 sampling algorithm

分詞翻譯：

抽樣的英語翻譯：

sample
【計】 sampling
【化】 samples drawn
【醫】 sampling
【經】 sample; sampling; specimen

算法的英語翻譯：

algorithm; arithmetic
【計】 ALG; algorithm; D-algorithm; Roth's D-algorithm
【化】 algorithm
【經】 algorithm

專業解析

抽樣算法的漢英詞典解釋與學術定義

1. 術語對照與基礎定義

漢語：抽樣算法（chōu yàng suàn fǎ）
英語：Sampling Algorithm
核心定義：指從總體數據集中按特定規則選取部分樣本的數學方法，旨在通過樣本推斷總體特征，同時降低計算複雜度。其核心是平衡效率與統計代表性。

2. 技術原理與分類

根據目标不同，抽樣算法可分為兩類：

概率抽樣：每個樣本有已知非零概率被選中（如簡單隨機抽樣、分層抽樣），保證結果可量化偏差。
非概率抽樣：依賴主觀規則（如便利抽樣），適用于探索性分析但統計推斷受限。

3. 關鍵應用場景

大數據處理：當全量數據計算不可行時（如分布式系統），使用水庫抽樣（Reservoir Sampling）實時流式抽取。
機器學習：自助抽樣法（Bootstrap）通過重采樣評估模型穩定性。
統計推斷：分層抽樣（Stratified Sampling）減少群體異質性導緻的誤差。

4. 權威學術參考

定義标準：《算法導論》（Cormen et al.）将抽樣視為"以概率$p$獨立選擇元素"的隨機過程。
統計基礎：美國統計協會（ASA）強調抽樣需滿足無偏性（Unbiasedness）與一緻性（Consistency）。
工程實踐：谷歌研究院提出MinHash算法，用于高維數據近似抽樣，優化檢索效率。

5. 經典算法示例

簡單隨機抽樣（SRS）：
$$

P(text{選中任一元素}) = frac{1}{N}

$$

系統抽樣（Systematic Sampling）：
固定間隔$k$選取樣本，其中$k = frac{N}{n}$（$N$為總體大小，$n$為樣本量）。

來源說明：定義與原理參考計算機科學教材《算法導論》、美國統計協會（ASA）技術報告，及谷歌研究院論文《MinHash for Large-Scale Learning》。

網絡擴展解釋

抽樣算法（Sampling Algorithm）是指從數據總體（或概率分布）中按特定規則選取代表性樣本的數學或計算方法，廣泛應用于統計學、機器學習、大數據分析等領域。以下是其核心分類及原理：

一、概率抽樣算法

基于概率理論，每個樣本被選中的概率已知且可控，确保結果可推斷總體。

簡單隨機抽樣
每個樣本被選中的概率相等，如抽籤或隨機數生成器實現。適用于總體分布均勻的場景。
分層抽樣
将總體劃分為若幹互斥的“層”，每層獨立抽樣。例如人口調查按年齡分層，提高子群體代表性。
系統抽樣
按固定間隔（如每隔$k$個單位）抽取樣本，公式為：
$$ k = frac{N}{n} $$
其中$N$為總體大小，$n$為樣本量。適用于數據有序排列的情況。
整群抽樣
将總體劃分為多個“群”，隨機抽取若幹群并調查群内所有個體。成本低但可能引入群間偏差。

二、非概率抽樣算法

依賴主觀判斷或便利性，無法量化抽樣概率，多用于探索性研究。

方便抽樣：選擇易獲取的樣本（如街頭調查）。
雪球抽樣：通過已有樣本推薦新樣本，適用于隱蔽群體研究（如罕見疾病患者）。

三、計算機科學中的特殊算法

蓄水池抽樣（Reservoir Sampling）
用于流式數據（未知總量$N$），保證每個元素最終進入樣本的概率為$frac{n}{N}$。時間複雜度$O(N)$，僅需單次遍曆。
拒絕抽樣（Rejection Sampling）
從參考分布生成樣本，按目标分布與參考分布的比值決定接受或拒絕樣本，常用于複雜分布近似。
重要性抽樣（Importance Sampling）
通過加權樣本估計目标分布的期望值，公式：
$$ E[f(x)] approx frac{1}{n}sum_{i=1}^n f(x_i)frac{p(x_i)}{q(x_i)} $$
其中$p(x)$為目标分布，$q(x)$為參考分布。

四、應用場景

數據壓縮：通過抽樣減少計算量（如大數據預處理）。
模型訓練：隨機梯度下降（SGD）本質是批量數據的抽樣優化。
統計推斷：估計總體參數（如均值、方差）。
蒙特卡洛方法：通過隨機樣本求解積分或優化問題。

選擇算法的關鍵因素

總體規模與結構（是否分層、有序）。
是否需要無偏估計。
計算資源與時間限制。
數據訪問模式（流式數據需蓄水池抽樣）。

合理選擇抽樣算法可平衡效率與準确性，避免過拟合或偏差。實際應用中常需結合多種方法（如分層+隨機抽樣）。