訓練神經網絡具有過度擬合訓練數(shù)據(jù)的潛在問題。

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。

對于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進行特征提取是為了方便對于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。

假設屬性的數(shù)量固定，則可以在時間上以線性方式學習基于高斯的貝葉斯最優(yōu)分類器，而該數(shù)量是數(shù)據(jù)集中記錄的數(shù)量。

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。

小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計算機手段來完成。

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

任務調度系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)才能使得數(shù)據(jù)收集工作可以不間斷地按照既定的目標從目標源獲取數(shù)據(jù)。

經常跟管理層打交道并進行有效地關于商業(yè)領域的討論有助于數(shù)據(jù)科學項目的成功。

隨機梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。