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

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，因為SVM通常能夠在訓(xùn)練集上實現(xiàn)更好的分類精度。

如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。

最大似然估計的一個缺點是，在某些情況下（例如，多項式分布），它可能會返回零的概率估計。

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。

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

當(dāng)反向傳播算法運行到達(dá)到最小值時，無論初始權(quán)重是什么，總是會找到相同的解（即權(quán)重）。

隨機(jī)梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。

由于決策樹學(xué)會了對離散值輸出而不是實值函數(shù)進(jìn)行分類，因此它們不可能過度擬合。

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