使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。

數(shù)據(jù)收集中的拉模式需要通過(guò)定時(shí)的方式不斷地觸發(fā)，才能源源不斷地獲取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。

完整性，一致性，時(shí)效性，唯一性，有效性，準(zhǔn)確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的六個(gè)維度指標(biāo)。

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。

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。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)。

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)分類器，而該數(shù)量是數(shù)據(jù)集中記錄的數(shù)量。

支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個(gè)信箱。

數(shù)據(jù)壓縮與解壓縮可以使得數(shù)據(jù)處理的速度加快。