最大似然估計(jì)的一個缺點(diǎn)是，在某些情況下（例如，多項(xiàng)式分布），它可能會返回零的概率估計(jì)。

根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)工程師對于問題的理解并相互討論，然后確定需要收集數(shù)據(jù)的范圍以及種類，然后數(shù)據(jù)工程師使用數(shù)據(jù)收集工具，架構(gòu)，甚至編程的形式來進(jìn)行數(shù)據(jù)收集的工作，然后并把數(shù)據(jù)收集的數(shù)據(jù)放置到對應(yīng)的存儲系統(tǒng)。

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

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。

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）。

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。

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。

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。

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。

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。