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

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。

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。

選擇用于k均值聚類的聚類數(shù)k的一種好方法是嘗試k的多個值，并選擇最小化失真度量的值。

隨機(jī)梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。

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）。

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。

最大似然估計的一個缺點(diǎn)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。

使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。

數(shù)據(jù)復(fù)制或者備份均是為了從提高數(shù)據(jù)并發(fā)這個角度來設(shè)計和實現(xiàn)的。