由于決策樹(shù)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(guò)度擬合。

管理員不需要驗(yàn)證就可以訪問(wèn)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)存儲(chǔ)體系中并不牽扯計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)這一環(huán)節(jié)。

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)。

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(gè)值，并選擇最小化失真度量的值。

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)。

給定用于2類分類問(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)更好的分類精度。

使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。

使決策樹(shù)更深將確保更好的擬合度，但會(huì)降低魯棒性。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)。