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(gè)角度來設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的。

數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個(gè)信箱。

管理員不需要驗(yàn)證就可以訪問數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中的任何數(shù)據(jù)，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。

數(shù)據(jù)收集中的拉模式需要通過定時(shí)的方式不斷地觸發(fā)，才能源源不斷地獲取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。

使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。

隨機(jī)梯度下降每次更新執(zhí)行的計(jì)算量少于批梯度下降。

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

經(jīng)常跟管理層打交道并進(jìn)行有效地關(guān)于商業(yè)領(lǐng)域的討論有助于數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的成功。

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。

如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。