無論質(zhì)心的初始化如何，K-Means始終會給出相同的結(jié)果。

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。

通常，當(dāng)試圖從大量觀察中學(xué)習(xí)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(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。

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

支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。

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)這個角度來設(shè)計和實現(xiàn)的。

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從目標源獲取數(shù)據(jù)。

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。

給定用于2類分類問題的線性可分離數(shù)據(jù)集，線性SVM優(yōu)于感知器，因為SVM通常能夠在訓(xùn)練集上實現(xiàn)更好的分類精度。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來存儲。