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。

支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。

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。

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(wèn)是線性訪問(wèn)，但是做了索引的數(shù)據(jù)訪問(wèn)會(huì)成倍的降低訪問(wèn)時(shí)間。

公司內(nèi)部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。

如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。

通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)可以推測(cè)擲兩個(gè)撒子同時(shí)選中3點(diǎn)的幾率。

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過(guò)度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問(wèn)題。

由于決策樹(shù)學(xué)會(huì)了對(duì)離散值輸出而不是實(shí)值函數(shù)進(jìn)行分類，因此它們不可能過(guò)度擬合。

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)。