要將工作申請(qǐng)分為兩類(lèi)，并使用密度估計(jì)來(lái)檢測(cè)離職申請(qǐng)人，我們可以使用生成分類(lèi)器。

給定用于2類(lèi)分類(lèi)問(wèn)題的線性可分離數(shù)據(jù)集，線性SVM優(yōu)于感知器，因?yàn)镾VM通常能夠在訓(xùn)練集上實(shí)現(xiàn)更好的分類(lèi)精度。

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。

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過(guò)度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問(wèn)題。

使決策樹(shù)更深將確保更好的擬合度，但會(huì)降低魯棒性。

通常，當(dāng)試圖從大量觀察中學(xué)習(xí)具有少量狀態(tài)的HMM時(shí)，我們幾乎總是可以通過(guò)允許更多隱藏狀態(tài)來(lái)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。

最大似然估計(jì)的一個(gè)缺點(diǎn)是，在某些情況下（例如，多項(xiàng)式分布），它可能會(huì)返回零的概率估計(jì)。

數(shù)據(jù)收集中的拉模式需要通過(guò)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)。

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。

當(dāng)MAP中使用的先驗(yàn)是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗(yàn)時(shí)，MAP估計(jì)等于ML估計(jì)。