任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)才能使得數(shù)據(jù)收集工作可以不間斷地按照既定的目標(biāo)從目標(biāo)源獲取數(shù)據(jù)。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來存儲(chǔ)。

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

使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會(huì)降低魯棒性。

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。

無論質(zhì)心的初始化如何，K-Means始終會(huì)給出相同的結(jié)果。

支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。

任何對(duì)數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)系統(tǒng)的操作均需要記錄，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。

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

通過統(tǒng)計(jì)學(xué)可以推測擲兩個(gè)撒子同時(shí)選中3點(diǎn)的幾率。