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)。

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。

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。

公司內(nèi)部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。

通過統(tǒng)計學可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。

如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。

數(shù)據(jù)復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)計和實現(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。

通常，當試圖從大量觀察中學習具有少量狀態(tài)的HMM時，我們幾乎總是可以通過允許更多隱藏狀態(tài)來增加訓練數(shù)據(jù)的可能性。

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)。