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

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)。

使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。

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。

數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。

最大似然估計的一個缺點是，在某些情況下（例如，多項式分布），它可能會返回零的概率估計。

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。

任何對數(shù)據(jù)處理與存儲系統(tǒng)的操作均需要記錄，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。

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。

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。