最大似然估計的一個缺點(diǎn)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。

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

小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計算機(jī)手段來完成。

假設(shè)屬性的數(shù)量固定，則可以在時間上以線性方式學(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。

當(dāng)反向傳播算法運(yùn)行到達(dá)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）。

當(dāng)MAP中使用的先驗(yàn)是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗(yàn)時，MAP估計等于ML估計。

如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。

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。

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

通過統(tǒng)計學(xué)可以推測擲兩個撒子同時選中3點(diǎn)的幾率。