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

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。

最大似然估計(jì)的一個(gè)缺點(diǎn)是，在某些情況下（例如，多項(xiàng)式分布），它可能會(huì)返回零的概率估計(jì)。

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?yàn)镾VM通常能夠在訓(xùn)練集上實(shí)現(xiàn)更好的分類精度。

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

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

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。

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

隨機(jī)梯度下降每次更新執(zhí)行的計(jì)算量少于批梯度下降。

無論質(zhì)心的初始化如何，K-Means始終會(huì)給出相同的結(jié)果。