摘要： 现在在机器学习领域的主流思维都是使用大量或海量的数据来训练一个模型从而得到很好的分类或回归结果。但是，在某些科学或应用场合，由于数据采集的不变性，导致在很长的时间内只获取了极少数量的数据，或者是在本来是具有海量数据的环境下，由于数据的质量不佳、冗余以及数据的不可靠，导致海量的数据只有极少数的数据样本 阅读全文