由于決策樹學(xué)會了對離散值輸出而不是實(shí)值函數(shù)進(jìn)行分類，因此它們不可能過度擬合。

數(shù)據(jù)索引是保證數(shù)據(jù)處理高性能的軟件角度的一種手段，不做數(shù)據(jù)索引的數(shù)據(jù)訪問是線性訪問，但是做了索引的數(shù)據(jù)訪問會成倍的降低訪問時間。

選擇用于k均值聚類的聚類數(shù)k的一種好方法是嘗試k的多個值，并選擇最小化失真度量的值。

數(shù)據(jù)復(fù)制或者備份均是為了從提高數(shù)據(jù)并發(fā)這個角度來設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的。

無論質(zhì)心的初始化如何，K-Means始終會給出相同的結(jié)果。

通過統(tǒng)計(jì)學(xué)可以推測擲兩個撒子同時選中3點(diǎn)的幾率。

隨機(jī)梯度下降每次更新執(zhí)行的計(jì)算量少于批梯度下降。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來存儲。

數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。

當(dāng)反向傳播算法運(yùn)行到達(dá)到最小值時，無論初始權(quán)重是什么，總是會找到相同的解（即權(quán)重）。