訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問題。

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。

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

隨機(jī)梯度下降每次更新執(zhí)行的計(jì)算量少于批梯度下降。

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。

使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。

完整性，一致性，時(shí)效性，唯一性，有效性，準(zhǔn)確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的六個(gè)維度指標(biāo)。

數(shù)據(jù)收集中的拉模式需要通過定時(shí)的方式不斷地觸發(fā)，才能源源不斷地獲取對應(yīng)的數(shù)據(jù)。

使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。

當(dāng)MAP中使用的先驗(yàn)是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗(yàn)時(shí)，MAP估計(jì)等于ML估計(jì)。