訓練神經(jīng)網(wǎng)絡具有過度擬合訓練數(shù)據(jù)的潛在問題。

當MAP中使用的先驗是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗時，MAP估計等于ML估計。

數(shù)據(jù)存儲體系中并不牽扯計算機網(wǎng)絡這一環(huán)節(jié)。

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。

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。

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。

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。

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

經(jīng)常跟管理層打交道并進行有效地關于商業(yè)領域的討論有助于數(shù)據(jù)科學項目的成功。

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。