最大似然估計(jì)的一個(gè)缺點(diǎn)是，在某些情況下（例如，多項(xiàng)式分布），它可能會(huì)返回零的概率估計(jì)。

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。

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(gè)角度來(lái)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的。

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

經(jīng)常跟管理層打交道并進(jìn)行有效地關(guān)于商業(yè)領(lǐng)域的討論有助于數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的成功。

使用正則表達(dá)式可以找到一個(gè)文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機(jī)號(hào)碼。

使決策樹(shù)更深將確保更好的擬合度，但會(huì)降低魯棒性。

假設(shè)屬性的數(shù)量固定，則可以在時(shí)間上以線性方式學(xué)習(xí)基于高斯的貝葉斯最優(yōu)分類(lèi)器，而該數(shù)量是數(shù)據(jù)集中記錄的數(shù)量。

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

小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計(jì)算機(jī)手段來(lái)完成。