数据集统计特征研究

问题

假设从一个数据集中采样出一系列子数据子集，每个子集具有不同的数据分布特征，如何建立一个机器学习方法可以从这些子集中学习和捕捉数据分布特征？

思路

生成模型是在学习数据集的隐藏分布，很多算法可以提供帮助，比如流模型等。 流模型可以学习数据的统计特征