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

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。

隨機梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。

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。

無論質心的初始化如何，K-Means始終會給出相同的結果。

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。

支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。

如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。

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。

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)。