根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)工程師對(duì)于問(wèn)題的理解并相互討論，然后確定需要收集數(shù)據(jù)的范圍以及種類，然后數(shù)據(jù)工程師使用數(shù)據(jù)收集工具，架構(gòu)，甚至編程的形式來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集的工作，然后并把數(shù)據(jù)收集的數(shù)據(jù)放置到對(duì)應(yīng)的存儲(chǔ)系統(tǒng)。

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過(guò)度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問(wèn)題。

無(wú)論質(zhì)心的初始化如何，K-Means始終會(huì)給出相同的結(jié)果。

假設(shè)屬性的數(shù)量固定，則可以在時(shí)間上以線性方式學(xué)習(xí)基于高斯的貝葉斯最優(yōu)分類器，而該數(shù)量是數(shù)據(jù)集中記錄的數(shù)量。

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。

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)。

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。

對(duì)于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取是為了方便對(duì)于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。

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。