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。

隨機梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。

數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。

支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。

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。

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

使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。

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。

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。

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