有没有“同分布抽样”的说法？

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有没有“同分布抽样”的说法？--比如拥有在二维空间中分布的1000个样本点，要做cross Validation，需要将数据分成10等份，希望每一份都能在最大程度上“代表”母体--是所谓“同分布抽样”，有这个说法吗？另外怎么衡量子集和母集的分布的相似程度？

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关键词：有没有 空间 样本

衡量二个数据集是否同分布可以采用Kolmogorov-Smirnov检验 ，详见
1、https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9F%AF%E5%B0%94%E8%8E%AB%E8%AF%BA%E5%A4%AB-%E6%96%AF%E7%B1%B3%E5%B0%94%E8%AF%BA%E5%A4%AB%E6%A3%80%E9%AA%8C
2、http://www.cnblogs.com/hdu-2010/p/4629675.html

今天搞明白了，“同分布抽样”其实是很困难的，随机抽样在一定程度上可以保证“同分布抽样”