當(dāng)MAP中使用的先驗(yàn)是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗(yàn)時(shí)，MAP估計(jì)等于ML估計(jì)。

數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個(gè)信箱。

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(gè)值，并選擇最小化失真度量的值。

當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)，隨機(jī)森林通常比AdaBoost更好。

使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。

假設(shè)屬性的數(shù)量固定，則可以在時(shí)間上以線性方式學(xué)習(xí)基于高斯的貝葉斯最優(yōu)分類器，而該數(shù)量是數(shù)據(jù)集中記錄的數(shù)量。

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(shí)，我們幾乎總是可以通過(guò)允許更多隱藏狀態(tài)來(lái)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。

小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計(jì)算機(jī)手段來(lái)完成。

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)收集中的拉模式需要通過(guò)定時(shí)的方式不斷地觸發(fā)，才能源源不斷地獲取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。