缩写为IID）是指一组随机变量中每个变量的概率分布都相同，且这些随机变量互相独立。
今天探讨非独立同分布（non-iid）数据的概念。在概率论与统计学中，独立同分布（iid）意味着一组随机变量独立且概率分布相同。在机器学习领域，iid假设是传统有监督学习研究的重要前提。以cifar-10数据集为例，若均匀划分数据集，训练集与测试集间满足iid。但在实际操作中，非iid数据集可能来源于不同来源...
联邦学习环境中，数据集的非独立同分布（non-IID）特性至关重要。这种不均匀性体现在三个主要方面：特征分布倾斜、标签分布倾斜和数据量分布倾斜。特征分布倾斜意味着不同客户端的数据可能具有不同的特征，但对应同一标签。例如，用户a和b分别拥有柴犬和柯基，或者a有各种狗而b只有哈士奇，虽然特征各异，...
Non-IID,即非独立同分布, 非独立,即两个或多个随机变量之间存在一定程度的相互关联或相关性,一个随机变量的值可能受到另一个或多个随机变量的值的影响。 非同分布,样本并不是从同一个分布中采样得到的。 比如不放回的摸黑白球,骰子点数之和要求大于某个数,这种都是非独立。 非同分布更好理解了,就是来自不同...
non-iid，其实有三种：不独立但同分布，独立不同分布，不独立也不同分布。不独立但同分布，一个简单的...
图学习的数据一般也是non-iid，因为图中的点与点之间是有联系的，比如做电商图的图表征（graph ...
机器学习是基于符号和概率，在传统有监督机器学习研究里，IID是一个重要假设，因为人们希望训练集和测试集...
机器学习是基于符号和概率，在传统有监督机器学习研究里，IID是一个重要假设，因为人们希望训练集和测试集...