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)這個角度來設(shè)計和實(shí)現(xiàn)的。

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。

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。

通常，當(dāng)試圖從大量觀察中學(xué)習(xí)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(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。

假設(shè)屬性的數(shù)量固定，則可以在時間上以線性方式學(xué)習(xí)基于高斯的貝葉斯最優(yōu)分類器，而該數(shù)量是數(shù)據(jù)集中記錄的數(shù)量。

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)。

使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。

小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計算機(jī)手段來完成。

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）。

如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。