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。

當(dāng)反向傳播算法運(yùn)行到達(dá)到最小值時(shí)，無論初始權(quán)重是什么，總是會找到相同的解（即權(quán)重）。

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)。

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。

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。

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。

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

經(jīng)常跟管理層打交道并進(jìn)行有效地關(guān)于商業(yè)領(lǐng)域的討論有助于數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的成功。

如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。

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