無論質心的初始化如何，K-Means始終會給出相同的結果。

使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。

非結構化數(shù)據(jù)也可以使用關系型數(shù)據(jù)庫來存儲。

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）。

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。

根據(jù)數(shù)據(jù)科學家與數(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，甚至編程的形式來進行數(shù)據(jù)收集的工作，然后并把數(shù)據(jù)收集的數(shù)據(jù)放置到對應的存儲系統(tǒng)。

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

使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。

隨機梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。

數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。