兩分鐘帶你徹底明白機器學習中的過採樣和欠採樣是什麼意思？

觀點1 是不同數據有不同定義，可分爲空間/非空間數據。空間數據指空間上鄰近的數據含有相關信息，可以用信號處理濾波的方法提取出這些相關信號，比如圖像，聲音。非空間數據指數據不是空間上的鄰居，不能提取空間信息，比如身高，姓名，工作，收入等不相關信號。 對於空間信號，欠採樣和過採樣就是信號處理中的under-sample和over-sample。其中心思想是根據採樣定理，數字信號能保存的最大頻率是其採樣

>>阅读原文<<