在确定了什么是合成数据以及它在机器学习 (machine learning)中有何用处之后，本章将侧重于最初的如何实现。

我们将研究用于生成人工数据点的基本技术，从理论转向简单的实际运用。

您将了解通过模型或程序生成新数据的核心思想。我们将介绍通过从常见统计分布中抽样来生成数据的方法，例如生成每个结果出现概率均等的值（均匀分布），或者生成围绕均值 $\mu$ 且具有标准差 $\sigma$ 的聚类值（正态分布）。我们还将考察基于规则的系统，其中数据是根据特定、预设的限制条件创建的。

本章提供运用这些基本方法生成简单的数值型和分类型数据的示例。其中包含一个动手实践环节，通过指导您创建基本的合成数据，帮助您巩固这些技术。在本章结束时，您将掌握从零开始生成数据的初步方法。