支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。

要將工作申請分為兩類，并使用密度估計來檢測離職申請人，我們可以使用生成分類器。

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。

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。

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。

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

由于分類是回歸的一種特殊情況，因此邏輯回歸是線性回歸的一種特殊情況。

數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。

當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。

使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。