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。

當反向傳播算法運行到達到最小值時，無論初始權(quán)重是什么，總是會找到相同的解（即權(quán)重）。

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。

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。

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

數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。

任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計與實現(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從目標源獲取數(shù)據(jù)。

通常，當試圖從大量觀察中學(xué)習(xí)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(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。

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。

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)這個角度來設(shè)計和實現(xiàn)的。