隨著數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和云計(jì)算技術(shù)的快速發(fā)展, 數(shù)據(jù)正以前所未有的速度在不斷地增長(zhǎng)和積累。在各種實(shí)際應(yīng)用中, 需要處理的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大。 而樣例選擇就是從包括冗余或噪聲的海量數(shù)據(jù)中選擇重要數(shù)據(jù)的技術(shù), 是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟, 對(duì)后續(xù)學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練及性能有很大的影響. 在機(jī)器學(xué)習(xí)中, 樣例選擇有兩種場(chǎng)景：一是主動(dòng)學(xué)習(xí)場(chǎng)景, 二是監(jiān)督學(xué)習(xí)場(chǎng)景. 本書(shū)結(jié)合作者及研究團(tuán)隊(duì)近年來(lái)關(guān)于樣例選擇的研究成果, 系統(tǒng)介紹了兩種場(chǎng)景下樣例選擇的理論和方法以及兩種場(chǎng)景下樣例選擇之間的區(qū)別與聯(lián)系。另外，本書(shū)內(nèi)容涵還蓋了樣例選擇的最新研究進(jìn)展。