通過統(tǒng)計學(xué)可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。

小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計算機手段來完成。

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。

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

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。

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。

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。

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

如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。

數(shù)據(jù)存儲體系中并不牽扯計算機網(wǎng)絡(luò)這一環(huán)節(jié)。