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

隨機梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。

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。

經(jīng)常跟管理層打交道并進行有效地關(guān)于商業(yè)領(lǐng)域的討論有助于數(shù)據(jù)科學(xué)項目的成功。

通常，當(dāng)試圖從大量觀察中學(xué)習(xí)具有少量狀態(tài)的HMM時，我們幾乎總是可以通過允許更多隱藏狀態(tài)來增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。

最大似然估計的一個缺點是，在某些情況下（例如，多項式分布），它可能會返回零的概率估計。

由于分類是回歸的一種特殊情況，因此邏輯回歸是線性回歸的一種特殊情況。

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)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。

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。