當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯誤的數(shù)據(jù)點時，隨機森林通常比AdaBoost更好。

數(shù)據(jù)收集中的拉模式需要通過定時的方式不斷地觸發(fā)，才能源源不斷地獲取對應(yīng)的數(shù)據(jù)。

支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。

最大似然估計的一個缺點是，在某些情況下（例如，多項式分布），它可能會返回零的概率估計。

任何對數(shù)據(jù)處理與存儲系統(tǒng)的操作均需要記錄，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。

當(dāng)MAP中使用的先驗是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗時，MAP估計等于ML估計。

完整性，一致性，時效性，唯一性，有效性，準(zhǔn)確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的六個維度指標(biāo)。

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問題。

使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。

如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。