支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。

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

數(shù)據(jù)壓縮與解壓縮可以使得數(shù)據(jù)處理的速度加快。

隨機(jī)梯度下降每次更新執(zhí)行的計(jì)算量少于批梯度下降。

管理員不需要驗(yàn)證就可以訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中的任何數(shù)據(jù)，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。

給定用于2類(lèi)分類(lèi)問(wèn)題的線(xiàn)性可分離數(shù)據(jù)集，線(xiàn)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(lèi)精度。

由于決策樹(shù)學(xué)會(huì)了對(duì)離散值輸出而不是實(shí)值函數(shù)進(jìn)行分類(lèi)，因此它們不可能過(guò)度擬合。

對(duì)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(duì)于這類(lèi)數(shù)據(jù)的觀(guān)察和理解。

使決策樹(shù)更深將確保更好的擬合度，但會(huì)降低魯棒性。

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