當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)，隨機(jī)森林通常比AdaBoost更好。

當(dāng)MAP中使用的先驗(yàn)是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗(yàn)時(shí)，MAP估計(jì)等于ML估計(jì)。

數(shù)據(jù)存儲體系中并不牽扯計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)這一環(huán)節(jié)。

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

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。

當(dāng)反向傳播算法運(yùn)行到達(dá)到最小值時(shí)，無論初始權(quán)重是什么，總是會找到相同的解（即權(quán)重）。

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

由于決策樹學(xué)會了對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。

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