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。

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。

通常，當試圖從大量觀察中學習具有少量狀態(tài)的HMM時，我們幾乎總是可以通過允許更多隱藏狀態(tài)來增加訓練數(shù)據(jù)的可能性。

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

隨機梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來存儲。

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。

公司內(nèi)部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。

數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。

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。