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

使用正則表達(dá)式可以找到一個(gè)文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機(jī)號(hào)碼。

通過統(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。

任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)才能使得數(shù)據(jù)收集工作可以不間斷地按照既定的目標(biāo)從目標(biāo)源獲取數(shù)據(jù)。

使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會(huì)降低魯棒性。

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。

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。

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。

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)。

使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。