非結構化數(shù)據(jù)也可以使用關系型數(shù)據(jù)庫來存儲。

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。

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。

如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。

使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。

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。

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。

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)質量的六個維度指標。

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(jù)存儲體系中并不牽扯計算機網(wǎng)絡這一環(huán)節(jié)。