假設屬性的數(shù)量固定，則可以在時間上以線性方式學習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。

使用正則表達式可以找到一個文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機號碼。

任務調(diào)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)。

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。

如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。

支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。

經(jīng)常跟管理層打交道并進行有效地關于商業(yè)領域的討論有助于數(shù)據(jù)科學項目的成功。

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的數(shù)據(jù)。

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。

使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。