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

如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。

任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)才能使得數(shù)據(jù)收集工作可以不間斷地按照既定的目標(biāo)從目標(biāo)源獲取數(shù)據(jù)。

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

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(lèi)數(shù)據(jù)的觀察和理解。

數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個(gè)信箱。

使決策樹(shù)更深將確保更好的擬合度，但會(huì)降低魯棒性。

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。

由于決策樹(shù)學(xué)會(huì)了對(duì)離散值輸出而不是實(shí)值函數(shù)進(jìn)行分類(lèi)，因此它們不可能過(guò)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(kù)來(lái)存儲(chǔ)。