完整性，一致性，時(shí)效性，唯一性，有效性，準(zhǔn)確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的六個(gè)維度指標(biāo)。

假設(shè)屬性的數(shù)量固定，則可以在時(shí)間上以線性方式學(xué)習(xí)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。

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，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。

小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計(jì)算機(jī)手段來(lái)完成。

當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)，隨機(jī)森林通常比AdaBoost更好。

當(dāng)MAP中使用的先驗(yàn)是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗(yàn)時(shí)，MAP估計(jì)等于ML估計(jì)。

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)于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。

數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個(gè)信箱。

要將工作申請(qǐng)分為兩類，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器。