無論質(zhì)心的初始化如何，K-Means始終會給出相同的結果。

如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。

選擇用于k均值聚類的聚類數(shù)k的一種好方法是嘗試k的多個值，并選擇最小化失真度量的值。

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

任何對數(shù)據(jù)處理與存儲系統(tǒng)的操作均需要記錄，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。

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

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。

使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。

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。

數(shù)據(jù)壓縮與解壓縮可以使得數(shù)據(jù)處理的速度加快。