公司內(nèi)部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。

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(jì)等于ML估計(jì)。

使用正則表達(dá)式可以找到一個文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機(jī)號碼。

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。

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。

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。

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)。

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）。

使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。

當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯誤的數(shù)據(jù)點(diǎn)時，隨機(jī)森林通常比AdaBoost更好。