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)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。

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。

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。

如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。

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。

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

當數(shù)據(jù)集標簽錯誤的數(shù)據(jù)點時，隨機森林通常比AdaBoost更好。

管理員不需要驗證就可以訪問數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中的任何數(shù)據(jù)，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。