訓練神經(jīng)網(wǎng)絡具有過度擬合訓練數(shù)據(jù)的潛在問題。

數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。

使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。

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

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。

通過統(tǒng)計學可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。

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。

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。

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）。

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。