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

公司內(nèi)部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。

支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。

使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會(huì)降低魯棒性。

數(shù)據(jù)索引是保證數(shù)據(jù)處理高性能的軟件角度的一種手段，不做數(shù)據(jù)索引的數(shù)據(jù)訪問是線性訪問，但是做了索引的數(shù)據(jù)訪問會(huì)成倍的降低訪問時(shí)間。

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

給定用于2類分類問題的線性可分離數(shù)據(jù)集，線性SVM優(yōu)于感知器，因?yàn)镾VM通常能夠在訓(xùn)練集上實(shí)現(xiàn)更好的分類精度。

最大似然估計(jì)的一個(gè)缺點(diǎn)是，在某些情況下（例如，多項(xiàng)式分布），它可能會(huì)返回零的概率估計(jì)。

當(dāng)MAP中使用的先驗(yàn)是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗(yàn)時(shí)，MAP估計(jì)等于ML估計(jì)。

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。