訓練神經網(wǎng)絡具有過度擬合訓練數(shù)據(jù)的潛在問題。

數(shù)據(jù)存儲體系中并不牽扯計算機網(wǎng)絡這一環(huán)節(jié)。

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。

當反向傳播算法運行到達到最小值時，無論初始權重是什么，總是會找到相同的解（即權重）。

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。

支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。

通過統(tǒng)計學可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。

管理員不需要驗證就可以訪問數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中的任何數(shù)據(jù)，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。

由于決策樹學會了對離散值輸出而不是實值函數(shù)進行分類，因此它們不可能過度擬合。

完整性，一致性，時效性，唯一性，有效性，準確性是衡量數(shù)據(jù)質量的六個維度指標。