使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。

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)。

訓練神經(jīng)網(wǎng)絡具有過度擬合訓練數(shù)據(jù)的潛在問題。

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。

當數(shù)據(jù)集標簽錯誤的數(shù)據(jù)點時，隨機森林通常比AdaBoost更好。

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。

隨機梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。

通過統(tǒng)計學可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。

無論質心的初始化如何，K-Means始終會給出相同的結果。

完整性，一致性，時效性，唯一性，有效性，準確性是衡量數(shù)據(jù)質量的六個維度指標。