由于分類是回歸的一種特殊情況，因此邏輯回歸是線性回歸的一種特殊情況。

使用正則表達式可以找到一個文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機號碼。

支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。

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的數(shù)據(jù)。

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。

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

根據(jù)數(shù)據(jù)科學家與數(shù)據(jù)工程師對于問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，甚至編程的形式來進行數(shù)據(jù)收集的工作，然后并把數(shù)據(jù)收集的數(shù)據(jù)放置到對應的存儲系統(tǒng)。

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通常能夠在訓練集上實現(xiàn)更好的分類精度。

使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。

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。