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)。

給定用于2類分類問題的線性可分離數(shù)據(jù)集，線性SVM優(yōu)于感知器，因為SVM通常能夠在訓(xùn)練集上實現(xiàn)更好的分類精度。

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。

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。

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。

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。

當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯誤的數(shù)據(jù)點時，隨機森林通常比AdaBoost更好。

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。

使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。

如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。