對于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進行特征提取是為了方便對于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。

由于決策樹學(xué)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。

數(shù)據(jù)索引是保證數(shù)據(jù)處理高性能的軟件角度的一種手段，不做數(shù)據(jù)索引的數(shù)據(jù)訪問是線性訪問，但是做了索引的數(shù)據(jù)訪問會成倍的降低訪問時間。

任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)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)。

使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。

支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。

如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。

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。

通過統(tǒng)計學(xué)可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。

數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。