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(yīng)的數(shù)據(jù)。

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

使用正則表達式可以找到一個文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機號碼。

支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。

隨機梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。

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。

完整性，一致性，時效性，唯一性，有效性，準確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的六個維度指標。

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。

由于決策樹學會了對離散值輸出而不是實值函數(shù)進行分類，因此它們不可能過度擬合。

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