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

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。

管理員不需要驗證就可以訪問數(shù)據存儲系統(tǒng)中的任何數(shù)據，這符合數(shù)據安全的要求。

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

數(shù)據存儲體系中并不牽扯計算機網絡這一環(huán)節(jié)。

經常跟管理層打交道并進行有效地關于商業(yè)領域的討論有助于數(shù)據科學項目的成功。

假設屬性的數(shù)量固定，則可以在時間上以線性方式學習基于高斯的貝葉斯最優(yōu)分類器，而該數(shù)量是數(shù)據集中記錄的數(shù)量。

訓練神經網絡具有過度擬合訓練數(shù)據的潛在問題。

通過統(tǒng)計學可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。

支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據。