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

要將工作申請分為兩類，并使用密度估計來檢測離職申請人，我們可以使用生成分類器。

管理員不需要驗證就可以訪問數(shù)據(jù)存儲系統(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)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。

通過統(tǒng)計學可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。

當數(shù)據(jù)集標簽錯誤的數(shù)據(jù)點時，隨機森林通常比AdaBoost更好。

由于決策樹學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。

使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。

數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。

如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。