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。

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。

由于決策樹學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。

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)。

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

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。

經(jīng)常跟管理層打交道并進行有效地關于商業(yè)領域的討論有助于數(shù)據(jù)科學項目的成功。

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。

管理員不需要驗證就可以訪問數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中的任何數(shù)據(jù)，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。

支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。