通常，當試圖從大量觀察中學習具有少量狀態(tài)的HMM時，我們幾乎總是可以通過允許更多隱藏狀態(tài)來增加訓練數(shù)據(jù)的可能性。

任務調度系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)才能使得數(shù)據(jù)收集工作可以不間斷地按照既定的目標從目標源獲取數(shù)據(jù)。

任何對數(shù)據(jù)處理與存儲系統(tǒng)的操作均需要記錄，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。

非結構化數(shù)據(jù)也可以使用關系型數(shù)據(jù)庫來存儲。

經(jīng)常跟管理層打交道并進行有效地關于商業(yè)領域的討論有助于數(shù)據(jù)科學項目的成功。

對于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進行特征提取是為了方便對于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。

無論質心的初始化如何，K-Means始終會給出相同的結果。

數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。

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

使用正則表達式可以找到一個文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機號碼。