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

要將工作申請分為兩類，并使用密度估計(jì)來檢測離職申請人，我們可以使用生成分類器。

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?yàn)镾VM通常能夠在訓(xùn)練集上實(shí)現(xiàn)更好的分類精度。

使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會(huì)降低魯棒性。

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）。

數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個(gè)信箱。

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。

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(gè)值，并選擇最小化失真度量的值。

數(shù)據(jù)復(fù)制或者備份均是為了從提高數(shù)據(jù)并發(fā)這個(gè)角度來設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的。