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)。

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

由于決策樹學(xué)會了對離散值輸出而不是實值函數(shù)進(jìn)行分類，因此它們不可能過度擬合。

最大似然估計的一個缺點是，在某些情況下（例如，多項式分布），它可能會返回零的概率估計。

任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)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(biāo)從目標(biāo)源獲取數(shù)據(jù)。

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。

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。

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

當(dāng)反向傳播算法運行到達(dá)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）。

使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。