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。

數(shù)據(jù)收集中的拉模式需要通過定時的方式不斷地觸發(fā)，才能源源不斷地獲取對應(yīng)的數(shù)據(jù)。

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。

當反向傳播算法運行到達到最小值時，無論初始權(quán)重是什么，總是會找到相同的解（即權(quán)重）。

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。

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)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。

當數(shù)據(jù)集標簽錯誤的數(shù)據(jù)點時，隨機森林通常比AdaBoost更好。

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