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。

數(shù)據(jù)收集中的拉模式需要通過定時的方式不斷地觸發(fā)，才能源源不斷地獲取對應的數(shù)據(jù)。

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

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的多個值，并選擇最小化失真度量的值。

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

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)復制或者備份均是為了從提高數(shù)據(jù)并發(fā)這個角度來設計和實現(xiàn)的。

使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。

使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。

數(shù)據(jù)存儲體系中并不牽扯計算機網(wǎng)絡這一環(huán)節(jié)。