數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。

由于決策樹學(xué)會了對離散值輸出而不是實值函數(shù)進行分類，因此它們不可能過度擬合。

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。

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。

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。

當(dāng)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）。

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)。

對于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進行特征提取是為了方便對于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。

如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。

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。