支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。

使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。

當(dāng)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。

當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯誤的數(shù)據(jù)點時，隨機森林通常比AdaBoost更好。

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)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。

使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。

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。

由于決策樹學(xué)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。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來存儲。