要將工作申請(qǐng)分為兩類(lèi)，并使用密度估計(jì)來(lái)檢測(cè)離職申請(qǐng)人，我們可以使用生成分類(lèi)器。

根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)工程師對(duì)于問(wèn)題的理解并相互討論，然后確定需要收集數(shù)據(jù)的范圍以及種類(lèi)，然后數(shù)據(jù)工程師使用數(shù)據(jù)收集工具，架構(gòu)，甚至編程的形式來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集的工作，然后并把數(shù)據(jù)收集的數(shù)據(jù)放置到對(duì)應(yīng)的存儲(chǔ)系統(tǒng)。

經(jīng)常跟管理層打交道并進(jìn)行有效地關(guān)于商業(yè)領(lǐng)域的討論有助于數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的成功。

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。

使決策樹(shù)更深將確保更好的擬合度，但會(huì)降低魯棒性。

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。

假設(shè)屬性的數(shù)量固定，則可以在時(shí)間上以線(xiàn)性方式學(xué)習(xí)基于高斯的貝葉斯最優(yōu)分類(lèi)器，而該數(shù)量是數(shù)據(jù)集中記錄的數(shù)量。

支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。

使用正則表達(dá)式可以找到一個(gè)文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機(jī)號(hào)碼。

數(shù)據(jù)復(fù)制或者備份均是為了從提高數(shù)據(jù)并發(fā)這個(gè)角度來(lái)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的。