任何對數(shù)據(jù)處理與存儲系統(tǒng)的操作均需要記錄，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。

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

選擇用于k均值聚類的聚類數(shù)k的一種好方法是嘗試k的多個值，并選擇最小化失真度量的值。

最大似然估計的一個缺點(diǎn)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。

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(jī)號碼。

通過統(tǒng)計學(xué)可以推測擲兩個撒子同時選中3點(diǎn)的幾率。

使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。

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)訪問會成倍的降低訪問時間。