使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。

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

任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計與實現(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)。

如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。

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。

無論質(zhì)心的初始化如何，K-Means始終會給出相同的結(jié)果。

對于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取是為了方便對于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。

使用正則表達(dá)式可以找到一個文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機號碼。

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。

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