強抽樣與弱抽樣（英語：Strong and weak sampling）是統計學中的兩種抽樣方法，在計算認知科學中很受歡迎。在強抽樣中，假設數據是作為一個概念的正例有意生成的，而在弱抽樣中，假設數據的生成沒有任何限制。
在強抽樣中，我們假設觀察結果是從真實假說中隨機抽樣的。
P ( x | h ) = { 1 | h | , if x ∈ h 0 , otherwise {\displaystyle P(x|h)={\begin{cases}{\frac {1}{|h|}}{\text{, if }}x\in h\\0{\text{, otherwise}}\end{cases}}}
在弱抽樣中，我們假設觀測值隨機抽樣，然後進行分類。
P ( x | h ) = { 1 , if x ∈ h 0 , otherwise {\displaystyle P(x|h)={\begin{cases}1{\text{, if }}x\in h\\0{\text{, otherwise}}\end{cases}}}
